浅谈基于物联网技术的消防监管平台构建

智能化消防监管平台是以物联网技术为支撑,对联网单位的消防情况进行科学、客观、实时的数据采集,并对其进行实时、智能化的梳理和分析,进而形成和输出有效信息的消防监督及灭火救援管理系统.阐述了该系统的特点、系统的构成和多模块功能.智能化消防监管平台可以转变现有的消防监管模式,有效提升消防监督及火灾扑救和应急救援的质量、效率和水平.     

试论武警部队指挥自动化管理专业的职业化改建对策

武警部队指挥自动化管理专业自开设以来,为部队培养了一批骨干技术人才。但在军队院校学历教育向任职教育转型的宏观背景下,指挥自动化管理专业建设改革进程尚显滞后,急需从人才培养定位、教员队伍、教学内容、教学方法、教学条件等方面进行职业化改造,创建符合职业教育规律的指挥自动化管理专业体系。     

新疆石河子内初班学生的学习适应性研究

为深入了解内初班学生的学习适应性状况,本研究分别在石河子市四所内初班承办学校中,严格按照分层抽样的方法选取了294名学生作为被试,采用《学习适应性测验》量表探求内初班学生的学习适应性特征。结果显示:石河子内初班学生的学习适应性与全国常模基本一致,学习适应不良主要集中在学习技术和学习态度上。在性别上、年级上差异不显著,民考民和民考汉学生的学习适应性在全量表上差异显著,总体上民考民学生的学习适应性优于民考汉学生。     

多捐赠者肾脏调换问题

用于器官移植的肾脏处于严重的短缺状态。为缓解这一问题,越来越多的国家开始实施各种形式的肾脏调换计划。肾脏调换问题一般被建模为一个合作博弈(KE)。其中的局中人为病人及与其配型失败的捐赠者所构成的二元组。现实中不乏拥有多个配型失败捐赠者的病人。定义了多捐赠者肾脏调换博弈(MDKE),分析了其可行解及稳定解的结构,证明了捐赠多颗肾脏无益于参与稳定调换,将TTC算法、KE稳定解的NP难解性以及最大覆盖稳定解的不可近似性拓展到MDKE。实验表明引入MDKE效果显著。     

“协同制导通道”基本概念及其应用分析

舰艇编队协同反导作战,是海上网络中心作战的典型样式.针对舰艇编队网络化协同反导作战装备体系特殊性,提出了“协同制导通道”基本概念和数学表示方法,并对基于协同制导通道分配方法运用于网络化反导作战条件下武器资源分配进行了研究.分析了单舰反导作战“武器目标分配”的局限性,网络化反导作战“弹-目匹配”新需求和“协同制导通道”的选择方法,为确定“协同制导通道”选择的最优化指标,提出选择“协同制导通道”优化算法奠定了基础.     

基于协同交战的战术数据链技术研究

介绍了外军典型战术数据链的发展情况,同时根据未来网络化作战需求,对基于协同交战的战术数据链的作战使用进行了研究,提出了基于协同交战的战术数据链体系结构、功能需求和指标需求,最后给出了基于协同交战的战术数据链的发展建议.     

零控脱靶量有限时间收敛制导律

针对高速机动目标的拦截问题,研究了一种考虑导弹自动驾驶仪动态特性的零控脱靶量有限时间收敛制导律。对导弹-目标三维相对运动几何关系进行解耦,并考虑导弹的自动驾驶仪动态特性,推导了一种新型三维零控脱靶量模型;在此基础上,基于自适应滑模控制理论和有限时间稳定性理论,选取俯仰平面和偏航平面的零控脱靶量为滑模面,设计了零控脱靶量有限时间收敛三维自适应滑模制导律;对该制导律的稳定性和有限时间收敛特性进行了分析和证明。仿真结果表明,与比例制导律相比,所设计的制导律可使导弹的零控脱靶量在有限时间内收敛到零,且具有更高的制导精度。     

车载多接入边缘网络中联合资源分配和动态任务卸载方案

针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.     

早期可靠性数据的统计分析及其应用

在大型复杂产品研制过程中,通过原理样机的各类试验所获得的早期可靠性数据对产品早期可靠性的评估及可靠性设计具有重要意义。文中利用顺序约束模型研究了早期可靠性数据的处理方法,并将早期可靠性数据评估结果应用于可靠性增长计划的制定,从而有效减短了可靠性增长试验的时间。最后,给出了一个实际例子,以说明上述方法的应用。