武器装备采购信息公开动因要素及绩效

武器装备采购信息公开是装备采购改革的重要内容,也是推进装备领域军民结合的重要举措。以全军武器装备采购信息网为研究对象,针对武器装备采购信息公开如何改进采购绩效的问题,分析了中国武器装备采购信息公开的动因,阐述了武器装备采购信息公开的采购主客体、需求信息、招中标和政策法规等要素,剖析了装备采购信息公开与采购绩效之间的内在联系,并从采购需求信息内容、采购招投标和采购监督等方面提出了进一步强化武器装备采购信息公开的建议。     

基于改进Logistic相位扰码的抗截获通信

为进一步提高卫星信号的隐蔽性能,结合加权分数阶傅里叶变换(WFRFT)的星座混淆特性与混沌映射轨迹的抗截获特性,提出一种基于混沌加密的卫星物理层安全调制方案.通过扩展WFRFT加权项参数,增加了卫星信号处理的多样性,在此基础上引入逻辑斯蒂(Logistic)相位扰码,提高了信息破解的难度,利用改进型Logistic映射方法生成相位旋转因子.仿真结果表明:所提出的加密调制方法在保持原WFRFT信号的星座特征和统计特性的基础上,具有更好的抗截获特性,窃听者误码率始终保持在0.5左右.     

基于置信规则库的锂电池SOC估计

电池荷电状态（SOC）的准确估计在电池广泛应用的背景下日益重要,但是构建精确的物理模型十分困难,使用纯粹的数据驱动方法又容易因为电池个体差异性出现过拟合问题。针对这些问题,提出基于置信规则库（BRB）的方法对锂电池SOC的进行估计。该方法既允许专家通过经验知识克服数据驱动方法的过拟合问题,又能通过参数训练克服专家知识的不准确性。以某型磷酸铁锂（LiFePO-4）电池为例,对提出的方法进行了验证,并将其与神经网络进行了对比。结果表明,该方法估计SOC具有较高的精度,估计误差不超过10%,且可以克服传统神经网络方法存在的过拟合问题。     

基于LSTM的短波频率参数预测

针对现有短波通信频率参数预测方法操作繁琐、预测精度不足的缺点,首次提出一种基于长短期记忆型循环神经网络（LSTM RNN）的预测方法。通过对电离层参数f0F2数据的分析,利用LSTM在处理时序相关数据时可以长期记忆网络历史数据的优势,对f0F2值进行预测。对比反向传播神经网络（BPNN）,LSTM将误差降低了7%,并将均方误差控制在2%以下。研究结果表明：基于LSTM搭建的提前预报5天的f0F2值的模型是可行的且比BP神经网络更适合预测电离层的f0F2值。     

基于演化深度神经网络的无人机协同无源定位动态航迹规划

 针对多无人机在无源定位过程中协同动态规划航迹提高定位精度问题,提出基于演化深度神经网络的分布式动态航迹优化方法。首先将演化计算与深层前向反馈神经网络结合,设计基于演化神经网络的无人机协同无源定位动态航迹规划框架。以多无人机到达角（AOA）协同定位为例,利用定位过程中对目标估计的克拉美罗界（CRLB）生成最优训练集。通过无人机下一时刻与目标形成的相对构型作为系统学习的行为,从而得到下一时刻优化后的航迹点。实验结果表明,该方法相对于传统中心控制的无人机协同定位方法,具有更低的处理延时,能够以更短时间达到定位精度。     

基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法

针对现有虚拟网络映射存在开销较大、资源利用不够合理的问题,提出了一种基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法。首先以虚拟节点和物理节点为顶点构建二分图,将节点映射问题转化为二分图最优匹配问题;其次将节点资源评价最高的物理节点与节点需求评价最高的虚拟节点优先匹配,并利用Kuhn-Munkres算法求解二分图最优匹配,依据匹配结果进行节点映射;最后利用 k-最短路径算法实现链路映射。实验表明,与以往的映射算法相比,提出的映射算法在保持较高映射成功率的同时,提高了长期收益开销比,且资源利用更加合理。     

基于Petri网的基层级多机种通用性维修保障设备优化配置

多机种战时的出动架次系统是一个复杂的离散事件系统,适合运用Petri网理论对其进行建模。本文运用Petri网理论构建多机种战时的出动架次模型,应用着色Petri网(coloured Petri nets,CPN) Tools软件仿真模拟基层级的维修保障过程,重点分析通用性维修保障设备的配置对多机种同场次出动架次率的影响,并以多机种的出动架次率为优化目标,获得通用性保障设备的最优配备比(保障设备数:飞机数),最后对影响多机种出动架次的因素进行敏感性分析。同时对优化配置模型进行了案例验证,可为作战部门进行保障设备数量的最优化配备提供有效的理论支持。     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后，与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后，在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

等离子体改性PDMS表面的电源工况分析

配电网线路因低温恶劣环境存在覆冰问题,对供电系统可靠性产生重大危害,使用疏水薄膜或涂层能有效预防覆冰。高效低成本制备适配线路的疏水涂层是一个实用课题。利用He(Ar)/CH4/C4F8混合气体,等离子体改性聚二甲基硅氧烷(PDMS)制备疏水表面,该表面可包裹线路外层提供疏水性能。研究放电电压等级、放电极间距、放电时间和放电频率对等离子体改性制备疏水表面的影响。利用COMSOL软件分析PDMS微通道电场强度分布,探究等离子体分布情况。基于仿真结果,设计实物实验,通过测量PDMS改性表面接触角、粗糙度和表面形貌成分,以及拍摄气体放电图像,验证与分析了各因素作用机理。最后,选择合适工况成功制备符合预期的PDMS疏水表面,并测试其具有良好稳定性。