行政复议机关在行政诉讼中的被告地位研究

行政复议制度具有其独立的功能价值,而我国现行法律关于经复议后如何确定行政诉讼被告的规定,却存在着许多弊端,使得这种功能价值很难体现。实践中,行政权的依法行使需要司法权强有力的监督,因此,有必要将行政复议的结果尤其是行政复议维持决定纳入司法审查范围。从行政诉讼法关于被告问题的规定和行政复议法中复议机关的职责责任方面对现行法律规定的完善进行了探讨。     

基于协同仿真技术的制退机故障规律研究

制退机是反后坐装置的重要组成部分,它性能的好坏直接关系到火炮战斗力的发挥,为了研究制退机发生故障对火炮后坐运动产生的影响,对制退机故障进行了分析,运用计算流体力学理论和协同仿真技术,建立了制退机MATLAB/FLUENT协同仿真模型,解决了传统火炮后坐计算模型的局限性,与传统计算模型相比,提高了计算精度,得到了制退机内部瞬态流场参数。通过对节制环磨损典型故障进行仿真研究,分析了节制环在不同磨损程度下对火炮后坐运动的影响规律,并对节制环局部压力分布情况进行了简要解析,为进一步对制退机性能退化规律分析研究提供了有效途径。     

因素状态值为模糊数的变权综合决策方法

对因素权重为实数、因素状态值为模糊数的多因素不确定性决策问题,由实数型状态变权向量导出模糊数状态变权向量,得出模糊数变权公式,建立模糊数变权综合决策模型,最后给出一个应用模糊数变权综合决策模型的实例.     

基于可能性决策的敌对危机行动预测与仿真

可能性决策能较好地应对军事领域常常出现的概率难以获得,或者强调“出奇制胜”而有意规避概率风险的情形,是解决知识不完备情况下敌对行动预测的有力手段。从可能性理论基本公理体系出发,结合动态规划方法,提出并证明可能性决策的最优化定理,给出多步条件下可能性决策的实现算法,结合危机条件下敌对行动预测的范例和仿真分析,与传统概率风险决策进行比较,体现可能性决策的优越性,为该方法的推广应用创造条件。     

基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。     

基于最大比合并的循环平稳频谱协作检测

多天线空间分集和多用户协作检测是提高认知无线电频谱检测性能的2种关键技术,由此提出了基于循环平稳特征的多天线多用户频谱协作检测方法.首先接收器在频域按照最大比合并的方法合并各天线接收信号,对合并信号进行初步频谱判决.然后在多用户中按照K/N融合准则进一步做频谱协作检测.仿真分析表明,综合利用信号循环平稳特征和协作检测技术可有效改善认知无线电系统检测性能.     

防空旅(团)战斗保障体系效能评估模型

防空旅(团)战斗保障体系的效能是形成良好防空作战能力的关键因素之一,结合防空旅(团)的实际情况,建立了防空旅(团)战斗保障体系的效能指标体系,应用AHP法(层次分析法)确立了各因素的权重,给定了防空旅(团)战斗保障体系效能的评价指标,采用模糊综合评判,建立了二级的评估模型,实现了对防空旅(团)战斗保障体系效能的量化评判模型,并通过实例分析证明了该方法的可行性。     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

多无人机协作侦察中的车辆再识别

在多无人机协作侦察中,匹配识别不同无人机侦察发现的装甲车辆,属于车辆再识别任务。近年来,车辆再识别技术在智能交通领域得到了快速发展,但是该技术尚未在军事领域得到充分的关注和应用。本文围绕该技术的发展和军事应用展开研究,一方面,从数据集、特征表示、注意力学习、度量学习、属性学习等方面对民用车辆再识别技术进展进行综述,分析总结了现有技术的优点和劣势,提出了有待深入探索的研究方向;另一方面,以多无人机协作侦察任务为背景,探讨分析了车辆再识别在其中的作战运用方式,并针对战场上存在的计算资源有限、环境复杂多变等因素导致车辆再识别性能下降问题,提出了可能的解决思路。本文研究可为车辆再识别技术在多无人机协作侦察中的应用提供前瞻性参考。