关于军民融合大交通体系建设的几点思考

党的十九大报告把军民融合发展战略作为七大国家战略之一,明确提出要"更加注重军民融合"。必须将交通领域军民融合视作整个军民融合深度发展的重要突破口,建设军民融合大交通体系。提出以新形势下军事战略方针为统揽,以军民深度融合为途径,聚焦保障军队打赢,大力推进民用交通设施工具贯彻要求;依托国家路网基础,大力推进军地交通运输网络统筹纳入;强化应战应急一体,大力推进各种交通力量建设互补衔接;着眼战略投送能力,大力推进军民交通物流体系有机结合。     

基于效果的炮兵行动C2系统动力学建模与仿真

一体化联合作战参战军兵种多、指挥控制(C2)与协调复杂。围绕炮兵行动特点要求,运用系统动力学理论建立联合作战炮兵行动指挥控制的系统动力学模型,研究常规打击和基于效果作战两种指挥控制模式下炮兵行动所产生的不同结果及其原因,并给合作战想定仿真验证,得出较为可靠的结论,为解决联合作战炮兵行动精确指挥控制与协调提供一种有效途径     

星地距离变化对星地双向时间比对的影响及改正

星地时间同步是卫星导航系统的关键技术,星地双向时间比对能有效提高星地时间同步的精度。在分析了星地距离变化对星地双向时间比对可引起百纳秒量级误差后,提出了前后历元观测数据差分改正方法,通过数学仿真验证该方法能达到纳秒量级精度。     

基于敌后侦察与诱骗博弈的远程火力打击战法

对敌后侦察反军事诱骗的远程火力打击战法的定量分析是战役研究中尚未解决的关键问题之一,根据信息作战原理,运用仿真和统计学分析的混合方法,建立基于概率的二人非零和(TPNZS)非合作博弈模型,设计基于侦察与诱骗博弈的远程火力打击战法,定量分析我方的敌后侦察和敌方的军事诱骗对远程信息与火力联合打击能力的影响,并对一个典型实例的初步试验及分析结果表明:与敌后侦察和军事诱骗有关的正确识别目标和错误识别目标的概率以及远程火力命中目标的概率是评估远程信息与火力联合打击能力的关键,而对评估结果进行博弈分析则是远程火力打击战法设计的关键,用识别正确目标和错误目标能力以及远程火力命中目标能力描述的基于敌后侦察与诱骗博弈的远程火力最优打击战法为Δ*=(0,Δ2*,1-Δ2*)=(0.0000,0.7727,0.2273),被打击方对远程火力打击的最优战法为π*=(π1*,0,1-π1*)=(0.8511,0.0000,0.1489)。     

指挥控制系统服务化研究

网络化体系作战是军队未来主要的作战样式,面向服务的指挥控制系统是实施网络化指挥控制的技术基础,是网络化指挥控制系统的重要特征.分析了指挥控制系统服务化的原因,阐述了面向服务的指挥控制系统的特点和面临的问题,提出了实现指控系统服务化的关键技术.     

空间天气对国家安全的影响研究

随着科技的发展和进步,世界各国越来越认识到空间天气的重要性,并对空间天气效应展开深入的理论和实践探索。我国也加快空间天气领域的研究进程,并取得了一定成就。本文系统介绍了空间天气的定义与发展历程,运用总体国家安全观的方法,从国土安全、军事安全、经济安全与核安全等角度分析了灾害性空间天气对国家安全的影响。在对国内外空间天气研究现状和发展趋势分析的基础上,针对灾害性空间天气的国家安全影响提出了政策性建议。     

信息管理误失灰色补偿方法

在信息采集、信息管理、信息传递过程中,数据链出现空穴、误传或丢失等情况时,将影响信息采集传递的安全性与信息管理的有效性,是信息管理与使用中一个值得关注的问题,如何对数据列进行有效补偿则是解决该问题的关键.运用灰色理论与正交试验设计方法建立了信息链缺失补偿模型并给出了信息链空穴补偿优化准则.所给出的具体的补偿实例说明信息链空穴灰色生成与正交试验设计生成是一种极为有效的信息缺失补偿方法.     

美军装备试验鉴定发展历程分析及启示

美军装备试验经历近百年的发展,已形成较为成熟的试验鉴定模式和管理评价体制,试验鉴定能力也处于世界领先水平.美军在装备发展历程中的经验做法十分值得学习和借鉴.本文分析了美军装备试验鉴定发展历程和特点,研究了其试验组织结构的科学构成和运行机制,归纳总结了美军装备试验发展的客观规律和科学经验.在此基础上,得到了顺应装备发展趋...     

增量比例导引弹道仿真研究

通过引入附加增量,对传统的比例导引方法进行改进。建立了增量比例导引方法的数学模型,运用Matlab语言进行仿真计算,分析了不同的比例导引系数、附加增量对导引弹道及导弹与目标相遇时间的影响,得到不同导引系数及附加增量下的弹道曲线和弹目相遇时间,仿真结果表明与传统的比例导引方法相比,在比例导引系数不变的情况下,选择合适的附加增量可以减少导弹与目标的相遇时间。     

Estimating the probability that a simulated system will be the best

Consider a stochastic simulation experiment consisting of v independent vector replications consisting of an observation from each of k independent systems. Typical system comparisons are based on mean (long‐run) performance. However, the probability that a system will actually be the best is sometimes more relevant, and can provide a very different perspective than the systems' means. Empirically, we select one system as the best performer (i.e., it wins) on each replication. Each system has an unknown constant probability of winning on any replication and the numbers of wins for the individual systems follow a multinomial distribution. Procedures exist for selecting the system with the largest probability of being the best. This paper addresses the companion problem of estimating the probability that each system will be the best. The maximum likelihood estimators (MLEs) of the multinomial cell probabilities for a set of v vector replications across k systems are well known. We use these same v vector replications to form v^k unique vectors (termed pseudo‐replications) that contain one observation from each system and develop estimators based on AVC (All Vector Comparisons). In other words, we compare every observation from each system with every combination of observations from the remaining systems and note the best performer in each pseudo‐replication. AVC provides lower variance estimators of the probability that each system will be the best than the MLEs. We also derive confidence intervals for the AVC point estimators, present a portion of an extensive empirical evaluation and provide a realistic example. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 341–358, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10019