极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

7A52铝合金便携式搅拌摩擦焊接头的组织与性能分析

采用便携式搅拌摩擦焊设备,对3mm厚的7A52铝合金薄板进行了焊接,对焊接头的显微组织和机械性能进行了观察测试。研究结果表明:焊接头可分为动态再结晶区、热-机影响区和母材3个区域,而没有明显的热影响区。动态再结晶区组织发生再结晶,生成细小的等轴晶粒;热-机影响区有塑性变形流线,且范围较窄;母材区保持着原来的轧制组织。接头硬度的最薄弱环节在热-机影响区。接头抗拉强度达到母材的70%左右,能够满足战场应急抢修的需求。     

未来一体化联合作战条件下的综合信息系统

未来一体化联合作战中,综合信息系统是部队作战指挥的核心体系,是夺取战场制信息权和全面获取信息优势的基石;为应对未来一体化战争挑战,必须建设先进的综合信息系统.介绍了综合信息系统的基本概念和发展概况,阐明了一体化联合作战的本质是系统与系统的对抗,分析了牵引综合信息系统的七种能力,提出了构建综合信息系统要实现信息、功能、系统、平台、能力集成.     

基于遗传算法的虚拟物流联合库存控制研究

针对随机需求条件下的虚拟物流库存控制问题进行了深入研究,提出了一种新的联合库存控制策略——（T,S,s）策略,建立了相应的库存成本模型,并构造遗传算法对模型进行求解。结果分析表明,所提出的（T,S,S）联合库存控制策略是有效的。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

基于大数据的战区联合作战装备保障决策

大数据技术在决策领域的不断应用,将给装备保障决策方式带来重大变革。本文研究基于大数据的战区联合作战装备保障决策问题,提升信息化条件下装备保障准确、高效的决策方式等方面发挥重大作用。阐述了大数据的基本内涵,在决策领域的应用价值。通过系统推理的方法对战区联合作战装备保障决策的分析,提出基于大数据的战区联合作战装备保障决策基本构想,画出科学决策过程示意图,构建大数据战区联合作战装备保障辅助决策系统。结合研究大数据在战区联合作战装备保障决策领域的现实情况,提出相对应的措施建议。     

卫星导航天线阵的载波联合跟踪算法

测量卫星导航信号在天线阵各阵元上的载波相位之差可用于卫星波达方向解算,但传统的各阵元独立跟踪算法在干扰条件下无法实现高精度跟踪且容易失锁。针对此问题,通过将天线阵各阵元的载波相位分解为公共的平均载波相位和低动态的残余载波相位,提出了一种联合载波跟踪算法。该算法利用平均载波相位为每个阵元共有的特点,通过对全部阵元的联合处理来提高其跟踪精度,同时通过缩小环路噪声带宽来提高残余载波相位跟踪精度。理论分析与仿真结果表明,该算法提高了波达方向解算所需的阵元间载波相位差的测量精度及跟踪灵敏度,四阵元天线阵在典型应用条件下,跟踪灵敏度提高4d B,相同载噪比下载波相位差测量精度提高3倍。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。     

战区军事职业教育培养联合军官存在问题及建议

发展战区军事职业教育培养联合军官,是加强联合作战指挥人才建设、实现军事人才现代化、推进联合作战指挥体系建设的重要内容。文章针对当前面临的矛盾问题,围绕加快发展战区军事职业教育、下大力培育联合军官提出了顶层设计、优化内容体系、拓宽实践渠道、激发队伍活力。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。