面向维和装备保障的模拟训练系统研究

由于国际维和任务环境复杂、装备繁多、支撑条件有限,装备保障成为影响遂行任务的关键点,而强化对保障人员能力体系的培训,是有效遂行境外装备保障任务的保证。运用以模拟仿真、虚拟现实等技术为核心的各类模拟训练手段,借助互联网、卫星等信息传输平台,构建一套综合模拟训练系统,能够有效解决装备保障训练全面性、可持续性、便易性、经济性的难点。分析了维和任务下训练需求,开展综合模拟训练系统总体设计,包括系统总体架构、系统组成、系统技术架构、系统信息交互关系等,对其中的关键技术进行提炼分析。该项研究为提升国际维和装备保障训练效能,构建模拟训练体系,提供了一套全面有效的解决方案。

装备保障备件需求预测算法

面对维和装备种类繁杂与维和环境复杂恶劣、保障维修矛盾突出的问题,必须强化任务开始前的维和装备保障备件需求预测。首先分析了维和任务特点,提出了维和装备保障构想;其次提出了维和装备保障需求预测步骤,研究了基于PSO-BP神经网络的维和装备保障预测模型;最后基于实际数据,采用实验验证的方法检验了算法的有效性。实验结果表明:通过基于PSO-BP神经网络的维和装备保障预测模型可以有效对维和装备保障备件需求进行预测,提高维和装备保障效能。

基于IMM算法的火控系统机动目标检测方法

受观测噪声影响,火控系统雷达无法精确搜索机动目标,导致快速打击反应能力降低。为此,提出一种基于交互式多模型算法的火控系统机动目标检测方法。引入Markov跳变系统,对机动目标未知的运动状态建立运动模型集合;并通过交互式多模型算法,精确估计机动目标的位置状态,便于精确解算火控系统雷达天线捕获机动目标所需的姿态角。数值仿真结果验证了所提方法的机动目标检测性能,明显优于基于卡尔曼滤波器和直接基于目标状态观测值的机动目标检测性能。

俄罗斯“战士”系统步枪选型

新闻背景近期关于俄罗斯“战士”未来士兵系统的报道不断增加，轻武器选型是其主要内容。俄新一代单兵作战装备的设计始于21世纪，第一批样品首次在MAKS-2011航空展上亮相。“战士”士兵系统为其第二代产品，由新一代材料制成的作战服、防护装备、轻武器、通信系统和导航系统等组成。2014年，俄“战士”系统试装部队，2015年3月开始全面装备陆军。