DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。     

建立军队政工网舆情引导机制

随着军队政工网覆盖面和影响力的不断扩大,对政工网的舆情引导问题已引起各级领导和政工网管理者的高度重视.要认真研究政工网舆情引导的特点,探讨建立部队政工网舆情引导机制,正确引导政工网舆情方向,充分发挥政工网宣传教育阵地作用.     

对海上运动目标射击测点数值的判定与处理

利用指挥自动化系统对海上运动目标射击时,标定点及阻击点的数值可靠性与精度直接影响射击的精度和效果.根据实弹射击采集数据及处理过程中出现的一些情况,分别对运动目标标定点采用回归分析的方法进行判定处理,对阻击点水柱可疑值的处理是针对不同的侦察器材提出了相对系统误差的概念,并消除相对系统误差后对数据进行了融合处理.通过仿真实...     

变论域策略在导弹模糊制导律设计中的应用

比例导引律因结构简单而在实践中得到了广泛应用,但当目标机动逃避时,尤其是获得的目标机动信息不精确时,会产生较大的脱靶量.利用模糊逻辑不依赖对象精确数学模型、对知识具有很强的综合表达和逻辑推理等特点,设计了模糊制导律;并利用变论域策略,使输入模糊变量的论域随着输入变量值的变化而自适应地调整,相应的隶属函数也因此自动调整....     

倪进祥:章草传神

上世纪八十年代,全国兴起书法热潮。在振兴书法艺术的弄潮儿中,军队涌现出一批自己的代表人物,总后某部倪进祥就是其中的佼佼者。倪进祥年方而立,现已是第十届全国青联委员(全国书法界仅有5名代表当选)、中国书协会员、中华诗词学会会员、中国楹联学会理事、北京丰台区书协副主席。他在书法艺术上的成就已经可圈可点。目下,全军书法爱好者有数万之多,但学有成就者百人而已;全国书法爱好者有数十万,中国书法家协会会员仅有8000多人,由全国书协举办的代表全国书法最高水平的全国展和全国中青展已办16届,而倪进祥先后三届参展,他的作品曾被选送到美国、法国、日本、韩国、新加坡参加国际文化交流,有的被中南海收藏;2000年,他被中国书协评为全国首批“德艺双馨”会员;刚过而立之年就已获得这样的成绩和荣誉,在全国书坛亦是凤毛鳞角,实属难能可贵。他是军队的骄傲。     

做最优秀的“敌人”

他成功研制了中国空军第一架改进型航模靶机,他改装的航模参数已成为军工厂的生产标准,他连续三年被空军指定为航模专业教员;他实现了中国军队航模首次夜间飞行、首次雨雪大风飞行、首次接力遥控飞行等五个第一,他的航模会做除了眼镜蛇机动之外的任何一项世界先进战机的战术动作;他的本职工作便是遥控他的航模靶机和高炮部队的射手们真刀实枪地较量和战斗。“他是我们最优秀的‘敌人’。”射手们这样评价这位老兵。     

【专题】运用时空大数据增强战场态势感知能力

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决“参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么”等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。