末端防御作战中火控雷达组网系统应用研究

火控雷达组网是应对未来末端防御作战挑战的有效途径。提出了基于指挥信息系统的火控雷达组网方式,并分析了该方式的优势。继而基于末端防御战斗部署一般要求和火控雷达组网系统对空侦察配系的特殊要求,经仿真计算得出和分析了火控雷达组网系统的典型对空侦察配系。最后详细论述了火控雷达组网系统的指挥控制要点。研究结果对于促进末端防御部队形成以信息系统为核心的体系作战能力具有重要意义。     

动态拓扑图的卫星网络可视化方法

针对高度动态变化的卫星网络,提出一种基于动态拓扑图的可视化方法。动态拓扑图可视化的难点在于如何保持动态可视化过程中的稳定性,从而使用户容易地感知到网络中所发生的拓扑变化。根据卫星网络的动态变化特点,构建连续的动态拓扑图模型;设计一种保持布局稳定性的策略,并基于力引导思想提出一种动态拓扑图布局算法;以Iridium系统为典型实例,验证本文的可视化方法的合理性和可行性。实验表明,该方法能够以清晰的可视化图像支持用户对卫星网络动态拓扑的感知和理解。     

基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

战术数据链网络同步技术的一种改进算法

现有的Link16网络同步算法,假定了询问与应答报文的传播时间相同,导致E值误差较大。提出一种改进算法,待同步JU相继向网内不同NTR发送询问报文,NTR分别发回应答报文。同时NTR间也发送往返计时报文,通过联立计算,提高时间误差的精度。改进算法的仿真分析结果,验证了新同步算法的可行性和有效性。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

New results on rendezvous search on the interval

In a rendezvous search problem, two players are placed in a network and must try to meet each other in the least possible expected time. We look at rendezvous search on a discrete interval in which the players are initially placed using independent draws (usually assumed to be from the same distribution). Some optimal solutions are known if this distribution is uniform, and also for certain other special types of distribution. In this article, we present two new results. First, we characterize the complete set of solutions for the uniform case, showing that all optimal strategies must have two specific properties (namely, of being swept and strictly geodesic). Second, we relate search strategies on the interval to proper binary trees, and use this correspondence to derive a recurrence relation for solutions to the symmetric rendezvous problem for any initial distribution. This relation allows us to solve any such problem computationally by dynamic programming. Finally, some ideas for future research are discussed. © Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 454–467, 2013     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

火炮发射药装药自动识别方法

发射装药号是影响火炮身管寿命的重要因素,为自动识别火炮发射药的装药号,避免人工记录失误和完善火炮射弹履历,分析了装药号自动识别原理,运用火炮动力学分析理论和ADAMS虚拟样机技术,建立火炮发射动力学虚拟样机.通过仿真试验获取样本数据,应用BP神经网络进行学习和训练,从而建立装药号和测试数据之间的非线性映射关系,实现对火炮发射装药号的精确预测.     

试论武警“合训”院校现代化教学模式的构建

武警部队院校体制调整后,作为担负学历教育的“合训”院校,只有大力加强教学理论研究,及时实现教员角色转变,积极营造健康向上的教学环境,才能顺利实现“培养具有较高文化素养、具备扎实军事基础的新型军事人才”的教学目标。