创新人才军民融合培养体系及其构建

创新人才军民融合培养构成人才强国战略、创新驱动发展战略和军民融合发展战略的交汇点。创新人才是战略资源,军民融合为创新人才培养提供了一条全新路径。作为一项系统工程,创新人才军民融合培养包括创新人才军民融合培养主体系统、创新人才军民融合培养客体系统、创新人才军民融合培养方案系统、创新人才军民融合培养资源系统、创新人才军民融合培养制度系统、创新人才军民融合培养考评系统,在系统构建过程中需加大统筹协调、投入保障、政策倾斜、法治保障、合理使用力度,注重体系推进。     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

图形模型在航迹规划中的应用

对几种图形模型航迹规划的基本原理和方法进行了介绍,并进行了仿真验证。针对图形模型航迹规划中可行点选取的随意性,提出利用遗传算法寻找初始可飞区域内的可行点,将可行点连接起来就组成了初始可行航迹,此时便可用dijkstra算法进行航迹规划。由于标准传统遗传算法航迹规划的不足,提出运用实数编码的贝叶斯优化算法进行航迹规划,通过仿真验证了算法的有效性。     

对雷达的全极化欺骗干扰技术研究

分析了3种针对单极化假目标的鉴别算法，针对单极化干扰的缺陷，提出并分析了一种干扰极化测量雷达的新技术——全极化干扰，介绍了全极化干扰技术的工作原理，并详细分析了全极化干扰机关键部件的设计。     

集成平台空域辅助阵列共址干扰抑制技术

针对同时存在恶意干扰与非法窃听的通信环境,提出一种协作干扰(cooperative jamming, CJ)掩护的保密通信架构,收发信机之间采用跳频技术躲避恶意干扰,并采用协作干扰技术阻塞非法窃听。但该架构的通信带宽较大,会在收发频率振荡器中引起显著的同相和正交(in-phase and quadrature, IQ)通道失衡。鉴于此,对收发IQ通道失衡引起的信号失真进行数学建模,给出接收机处信干噪比的数学表达式,并给出干扰抑制比的闭合表达式。仿真结果表明,收发IQ通道失衡引起的信号失真的功率远大于热噪声功率。随着收发IQ通道失衡加剧,所提架构的信干噪比和干扰抑制比性能均会急剧下降,当幅度和相位失衡分别达到0.95和π/50时,信干噪比和干扰抑制比均损失了47 dB。     

平流层飞艇气动特性相似缩比分析与风洞试验

阐述了平流层飞艇气动特性天地相似缩比分析设计方法,给出了刚体模型与柔性体模型完成风洞试验需满足的相似准则数,并指导完成两类缩比模型研制及风洞试验。通过对两类缩比模型风洞试验数据的分析,发现平流层飞艇不同充气内压下气动特性规律基本一致,但较刚体模型有明显的差异;柔性特征下的气动阻力系数明显高于刚体,在零攻角状态下甚至高出一倍,引发滚转气动力矩特性出现稳定与发散的本质变化。这对平流层飞艇特别是低压保形下的柔性气动特性评估,克服现有采用刚体气动特性数据或工程估算方法进行“动阻平衡”飞艇总体设计存在较大偏差的弊端,具有重要工程应用价值。     

一种新的模糊多层自组织神经网络图像目标检测方法

神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。     

超声速、高超声速球锥组合体表面压强估算方法及其应用

改进并推广了一种有效的球头单锥组合体在超声速和高超声速流动情况下的表面压力分布算法 ,并利用该算法对若干来流条件下球头双锥组合体表面的压力分布进行了计算。计算结果与数值计算结果以及文献实验数据的比较表明 :本文介绍的方法不失为一种适用范围较宽、准确程度较高的工程算法     

一种安全的组签字方案

基于离散对数给出了一种组签字方案。该方案保留了已有方案的主要优点 ,并且解决了“匿名”性问题。在该方案中 ,既使组权威公布了一些附加信息以供验证者确认签字者的身份 ,但可确保签字者其它的组签字的“匿名”性 ,组权威也不必更新签字者的任何密钥。因为组权威公布的信息只是为了识别指定的组签字。     

基于自适应原理的传感器增益故障诊断方法

基于自适应原理提出一种传感器增益故障诊断方法。首先将传感器增益故障表示为传感器偏差故障,再将其表示为执行机构故障,利用自适应原理估计出传感器偏差故障幅度,最后用最小二乘法估计出增益故障幅度。分别对有、无系统噪声和模型误差的情况进行了讨论,最后给出仿真结果