基于网关的雷达情报宽带IP传输体系研究

简要介绍了网关在外军情报互通中的应用情况,由此提出了一种基于网关的雷达情报宽带IP传输体系,研究了其拓扑结构、工作流程及各种情报源接入宽带网的方式;分析了情报通信网关的功能与组成以及情报采集、存储、转发中涉及的关键技术.针对情报交换格式标准各异,提出了利用XML语言进行统一描述的思路.在局域网内对系统时延进行了测试,分析了减少延迟的方法.最后对网关系统中如何进行命名管理进行了探讨.     

基于网络监测技术的电信级IP宽带网络研究与实践

随着数据业务的飞速发展,如何保证宽带IP网络高可靠、高性能、可运营和可管理变得至关重要。针对电信级IP宽带网业务与运维需要,在详细分析IP协议特点的基础上,剖析电信级IP网络提供服务质量保障业务与网络运维面临挑战。为了满足电信级IP网络规划设计、运维管理、提供增值业务的需求,提出网络监测指标体系。结合当前的网络监测技术,提出了基于分布式网络监测分析技术的电信级IP宽带网络的构建方案。该方案已经得到湖南电信实验局验证。     

再制造工程中的反求技术

阐述了再制造工程中反求技术的基本概念及其应用,介绍了反求技术中几种主要测量方法 的基本原理和特点,并对其精度、速度和适用范围作了分析和比较,同时介绍了三维表面重建的几种常 用方法,提出了反求技术在再制造工程中的应用。     

Web与数据库互连技术研究

针对Web与数据库互连技术的重要性,重点研究了采用CGI、IDC、JAVA、ASP这四种技术实现Web与数据库互连,并对其进行综合比较。     

用探地雷达探测地下埋设目标

本文介绍了美国密西根大学对探地雷达技术与地震波谱法和穿透法在探测埋设目标能力方面进行的比较试验,并报告了这三种技术的空穴探测能力的最后比较结果。     

实现接入网的几种方案技术分析

本文对目前流行的几种接入网技术做了详细的阐述,并对不同技术方案之间的优劣性进行了分析与比较。     

饮用水消毒剂分析

本文对饮用水消毒剂作了一个综合的分析,从物理、化学性质,工艺应用和消毒原理作了详细的比较,对各种消毒剂的适用范围力图作总结。对氯消毒、二氧化氯消毒、臭氧消毒等的负作用了重点作了介绍,突出指出氯消毒暂时还无法被取代,今后消毒剂应用的趋势是根据不同的要求采用不同的技术。不同技术之间的组合将是比较热点的领域。本文还讨论了光氧化技术对于民用、军用都将是一种很具有价值的技术。光催化氧化技术将对实现低价、高度     

信息时代的网络安全入侵检测技术浅析

首先论述了网络安全的重要性 ,提出了当前主要的几种解决办法并对它们进行了分析和比较。简要介绍了入侵检测技术的发展、原理以及分类 ,重点比较了不同类型入侵检测系统的特点及适用性 ,最后介绍了IDS的框架、构建及其发展趋势     

遥控核辐射侦察系统中的定位技术

分别介绍了GPS、GLONASS、BD3种定位技术,并对其进行比较分析,提出GPS／GLONASS／BD三合一定位技术在遥控核辐射侦察系统中的应用,并就应用中可能出现的一些问题进行了探讨。     

基于标杆技术比较的靶场软件界面试验技术研究

根据靶场软件试验不同于第三方软件测评方进行软件界面"易用性、好用性"试验评价的需求,从质量管理对设计开发的验证和确认要求、工程与技术的关系、用户3种需求的关系,分析了基于工程标准检查表方法和用户测试方法用于靶场软件界面试验的不足,提出了基于标杆技术比较的靶场软件界面试验技术,并应用该方法对典型GUI图形用户软件界面进行了试验评价,给出了改进人机界面设计的对策。基于标杆技术比较的靶场软件界面试验技术可用于指导靶场开展软件界面试验,提高靶场作战试验能力。     

微波功率晶体管管内匹配网络设计

本设计的目的是建立一个用于宽带固态放大器的宽带微波功率晶体管。本文包括:1) 设计思想;2) 内匹配电路衰减的计算;3) 输入、输出阻抗匹配网络的计算机辅助设计。     

新型宽带接入技术及其应用前景

介绍了 PON、XDSL、HFC、LMDS 4种新型的宽带接入技术 ,并就国内国际的具体发展情况分析了这些宽带接入技术在网络通信中的应用前景 .     

泵喷宽带非定常激振力预报与参数分析

为预报泵喷推进器转子与湍流互作用宽频非定常激振力,在Sears函数的基础上,考虑随机湍流波的影响,推导了螺旋桨宽频非定常激振力预报公式,并与实验值对比验证了该公式。进一步考虑泵喷推进器转子工作在前导叶尾流场的情况,通过Gauss尾流模型建立叶片尾流湍流波数谱,通过经验公式计算叶片尾流场参数。推导得到泵喷推进器转子宽频非定常激振力预报公式,通过公式计算得到的宽频非定常激振力与数值计算结果相近。分析了流场参数的变化对推进器转子宽频辐射噪声预报结果的影响。研究得到,湍流强度只影响宽频非定常激振力预报结果的幅值,湍流积分尺度对幅值和频谱形状都有较大的影响。     

天线宽频辐射功率的FDTD数值计算

为了实现混响室的仿真电场值与实测值的直接对比,需要计算发射天线的宽频辐射功率．基于坡印廷矢量的面积分,利用时域有限差分算法和快速傅里叶变换,得到了天线宽频辐射功率的快速计算方法．应用该方法对半波偶极子天线和短偶极子天线进行数值仿真,通过仿真值与理论值的比较,验证了该方法的正确性．该方法适用于任何能够用FDTD进行合理建模的电磁设备的辐射功率计算,且一次计算即可得到宽频辐射功率,不仅为混响室仿真结果的归一化打下基础,而且也是分析其他电磁设备宽频辐射特性的可行方法．     

基于正交分集的灵巧噪声干扰对抗方法*

针对数字射频存储干扰机多通道宽带转发模式下的灵巧噪声干扰,提出了基于混沌调制信号、多谐波相位调制线性调频信号的正交分集抗干扰方法。混沌调制信号与多谐波相位调制线性调频信号具有“图钉”型模糊函数,除了具有良好的距离、多普勒分辨力,而且对回波频率敏感,通过正交分集设计,能够更好的适应宽带转发灵巧噪声干扰。通过计算机仿真对新方法的抗干扰性能进行了分析和验证,结果表明,在多通道宽带转发灵巧噪声干扰环境下,新方法的抗干扰改善因子能够达到10dB以上,抗干扰性能明显优于传统的频率捷变、斜率捷变方法。     

BM弹头雷达一维像干扰初探

根据目前反导雷达使用宽带信号对目标进行一维成像,检测目标几何特征的特点,从弹道导弹(BM)弹头雷达一维像(HRRP)特征出发,参照宽带线性调频雷达成像原理,讨论了对BM弹头HRRP可采取的几种电子干扰措施,包括对BM弹头HRRP的模拟和遮盖,给出了模拟BM弹头HRRP时所需生成的各信号特征,分析了每种遮盖干扰信号的功率利用情况,最后分析了每种干扰措施的优缺点。     

一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

基于网络的安全漏洞探测技术

漏洞探测工具的目的是探测特定主机或网络中存在的安全漏洞,以测试系统的防御能力,给出可能的修补方法。漏洞探测包括面向主机的漏洞探测和面向网络的漏洞探测。首先从分析漏洞探测技术入手,重点分析了基于网络漏洞探测的原理和技术,在此基础上,介绍了一个基于网络安全的漏洞探测系统。     

The effect of training data set size and the complexity of the separation function on neural network classification capability: The two-group case

Classification among groups is a crucial problem in managerial decision making. Classification techniques are used in: identifying stressed firms, classifying among consumer types, and rating of firms' bonds, etc. Neural networks are recognized as important and emerging methodologies in the area of classification. In this paper, we study the effect of training sample size and the neural network topology on the classification capability of neural networks. We also compare neural network capabilities with those of commonly used statistical methodologies. Experiments were designed and carried out on two-group classification problems to find answers to these questions. The prediction capability of the neural network models are better than traditional statistical models. The learning capability of the neural networks is improving compared to traditional models because the discriminate function is more complex. For real world classification problems, the usage of neural networks is highly recommended, for two reasons: learning capability and flexibility. Learning capability: Neural network classifies better in sterile experiments as performed in this research. Flexibility: Real life data are rarely not contaminated with noise, such as unknown distributions, and missing variables, etc. Neural networks differ from a statistical model that it is not dependent on any assumption concerning the data set distribution. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 44: 699–717, 1997