明清时期桂北瑶民起义与朝廷治边策略的调整

以历代正史、别史等592部史部类文献中关于桂北地区瑶民起义内容为基本线索,梳理了明清两朝的“改土归流”及对桂北地区瑶民的军事活动、政治活动和经济、习俗方面的治理。明朝在探索管理桂北瑶、壮、侗、苗、汉民族混居边地时,前期以军事震慑和改革管理体制为主,中期以土官管理为主,后期则全方位地从兵防、户籍管理、文治上进行改革。清初期对桂北瑶民以合兵围剿的军事打击为主,中后期虽然军事镇压活动依然存在,但在税收、教育方面的惠“民”政策,使瑶民的起义活动逐渐减少。明清两朝对桂北地区瑶民起义的治理,是中央王朝与西南少数民族聚居地共同寻求一种治边策略的过程,构成了中国历史上治边策略的重要组成部分。     

基于地震灾害的分层应急通信保障策略研究

近年来,我国每年因地震等自然灾害造成人员伤亡,财产损失是巨大的,震后电力中断、通信设备受损往往会造成通信盲区,给通信指挥、通信保障带来巨大挑战,因此加强震后应急通信保障策略研究成为政府、学者关注的重点.文章基于震后环境特点,结合通信业务需求及各类通信方式的特点提出一种分层应急通信保障策略,该策略首先依据灾区受损程度进行分层,分为全域、边缘以及核心层,按照卫星全域覆盖,无人机空基通信边缘覆盖,短波电台+应急通信车补充覆盖的通信保障理念进行通信保障,该策略相对于传统的应急通信保障方式具有快速高效集成,可操作性强,技术相对成熟等优点,对于提升应急通信保障效益具有一定促进作用.     

交变电磁消旋过程中径向共线构型编队的附加力策略研究

高速运动的失效卫星等空间目标会威胁在轨卫星的安全，高效清除这类优先级高的目标的研究成为必然趋势。通过探讨不同消旋方法，提出一种基于非匀强磁场的径向分布电磁消旋编队策略，将旋转目标在非匀强交变电磁场中产生的电磁力视为控制力，通过位置调节控制电流，并利用数值模拟方法验证可行性。仿真结果表明，通过距离反馈控制电磁线圈的输出电流能在电磁消旋过程中减小电磁卫星与消旋目标的相对距离变化幅度，减少推进剂消耗，验证基于非匀强磁场的径向分布电磁消旋编队实现无推进剂消旋策略的可行性。     

基于Kriging代理模型的环形网状天线展开过程规划

针对环形网状天线小冲击、低能耗展开的应用需求，提出了一种基于动力学分析的环形网状天线展开过程规划方法。建立了综合考虑铰链摩擦、索网张力及驱动绳索柔性的环形网状天线展开动力学模型，并针对动力学分析模型的计算耗时问题，基于Kriging模型构建了环形网状天线展开过程动力学分析的代理模型。基于此，提出了环形网状天线展开过程规划的非自适应和自适应两种优化策略，通过合理设计驱动绳索的索长收纳函数实现天线展开角加速度峰值和驱动功率峰值最小化。优化结果表明，与运动学规划方法相比，基于动力学分析的环形网状天线展开过程规划能够显著降低展开角加速度峰值和驱动功率峰值；与非自适应策略相比，自适应优化策略能够在保证代理模型精度的条件下大幅度提高优化效率。该研究结果可为环形网状天线实现小冲击、低能耗展开提供一定的实际指导作用。     

基于多智能体强化学习的无人艇集群集结方法

为解决数量不定的同构水面无人艇(USV)集群以期望队形协同集结的问题，提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分布式集群集结控制方法。针对USV通信感知能力约束，建立集群的动态交互图，通过引入二维网格状态特征编码的方法，构建维度不变的智能体观测空间；采用集中式训练和分布式执行的多智能体近端策略优化(MAPPO)强化学习架构，分别设计策略网络和价值网络的状态空间和动作空间，定义收益函数；构建编队集结仿真环境，经过训练，所提方法能有效收敛。仿真结果表明：所提方法在不同期望队形、不同集群数量和部分智能体失效等场景中，均能成功实现快速集结，其灵活性和鲁棒性得到验证。     

基于主成分分析和Melkman算法的选星策略

导航定位中的选星算法是一种关键技术，用于从卫星中选择合适数量和最佳几何分布的卫星以实现最佳定位精度。针对基于二维凸包算法的选星策略在三维卫星数据降维处理中忽略垂直方向高度位置信息的问题，提出了一种基于主成分分析(PCA)和二维凸包Melkman算法的选星策略。首先，通过PCA技术将三维卫星数据投影到新的二维坐标系，新的二维数据同时保留水平平面位置信息和垂直方向高度位置信息，旨在降低维度的同时最小化信息损失。在新坐标系下，数据经过预处理后，采用二维凸包Melkman算法进行选星。实验结果显示:相较于直接投影到站心坐标系下的二维凸包选星算法，提出的选星算法不仅更准确地描述卫星的位置信息，使问题研究更加完备，还在保持相近仿真耗时的前提下，实现了较大的几何精度因子(GDOP)性能提升。     

基于改进粒子群的时差测向最优阵列布局

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响，提升在特定场景下目标的测向精度，提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化（PSO-CDE）算法，并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先，基于时差测向的原理，以位置约束和基线约束设计传感器阵列，以均方误差构建适应度评价函数；其次，提出PSO-CDE算法来提高粒子群性能和鲁棒性，并基于PSO-CDE算法对阵列布局进行策略优化；最后，通过仿真靶场环境，得到不同条件下的优化阵列布局。仿真结果表明：优化后的阵列较规则阵列具有更高的目标测向精度。同时，对比分析最优阵列中阵列基线、阵元数量和时延误差对测向精度的影响，为实际场景中阵列布局优化策略的选择提供相应的参考依据。     

多约束航迹规划与跟踪制导律

研究升力式飞行器多约束航迹规划与跟踪制导律设计。考虑到飞行器为满足任务需求规定了一定范围的禁飞区，为确保滑翔段末状态处于中末制导交班窗口内设置了严格的终端约束，导致传统基于最大升阻比、平衡滑翔策略的航迹规划不适用。针对飞行器在不同空域的动力学特性，结合飞行策略预划分手段分段提出不同状态下的攻角、倾侧角剖面，通过优化剖面构型参数将无穷维轨迹优化问题转化为有限维参数规划问题，完成多约束航迹规划。最后，考虑到气动不确定性带来的轨迹偏差，利用线性二次型调节器以位移加权误差最小为优化指标完成轨迹跟踪制导律设计，实现对规划航迹的在线纠偏，并通过仿真分析验证所提方法的有效性。     

民机定价策略和定价模型初探

民机价格是影响飞机销售和营运成本的关键因素,更是飞机制造商能否盈利的核心。首先简述民机定价方法及其焦点问题;然后结合飞机系列化发展,提出一种综合的飞机定价策略;进而提出一种简单可行的基于DOC的初始定价模型;最后给出算例分析,为民机价格决策提供借鉴。     

一种融合的长时单目标跟踪策略

本文提出一种融合的长时单目标跟踪策略，融合基于深度学习的目标检测算法和基于相关滤波的单目标跟踪算法，形成两种跟踪模式，根据多种判断策略控制跟踪模式切换，能够在保证跟踪鲁棒性的情况下大幅度提高跟踪实时性。将该跟踪策略用在自制数据集ATP-UAV上，取得了较好的跟踪效果。