党务问答

正预备党员调动工作转正问题怎样处理?问:我是一名预备党员,还有3个月才能转正,但即将被调任到其他单位工作,请问我的转正问题应怎样处理?(王雪)答:预备党员在预备期间工作如有调动(包括复员、转业、退伍),原单位党组织应负责对其作出鉴定。凡是预备期满还未办理转正手续的同志,原单位党组织应及时讨论其转正问题。需要延长预备期或因种种原因未能     

新形势下战斗文化怎么抓

战场血与火、苦与累、生与死的考验,需要强大战斗精神支撑,需要战斗文化持续助推加力,确保召之即来、来之能战、战之必胜。我们要积极探索新形势下战斗文化建设的特点规律,充分发挥＂隐形翅膀＂的特殊作用,为建设一支听党指挥、能打胜仗、作风优良的雄师劲旅提供强大精神动力。一要瞄打赢正方向。习主席指出,能打胜仗是核心,反映了军队的根本职能和军队建设的根本指向。     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

舰炮火控雷达实测误差时序特性分析建模

针对舰炮火控雷达高精度实时仿真建模的问题,运用高斯分布和正态平稳过程的两种误差序列生成方法,建立火控雷达简化仿真模型。通过对某火控雷达实测数据误差的统计及时序相关性分析,完成误差序列仿真生成与验证,给出了实现舰炮火控雷达探测误差仿真的优选方法。实践证明,正态平稳模型的误差生成方法可以有效满足新型舰炮仿真试验火控雷达建模要求。     

振动遗传算法在无人机三维航路规划的算法研究

针对代价函数权重需要根据环境变化而变化的问题,结合飞行约束条件提出归一化的代价函数,当环境发生变化时,不用再修改代价函数,增强了算法的鲁棒性。为了弥补传统定步长寻径算法耗时长的缺陷,设计了一种基于B样条曲线与遗传算法的高时效寻径算法。利用遗传算法在地图中所寻合适的控制点,再结合B样条曲线生成航路。为了增强遗传算法的全局搜索能力,遗传算法中加入振动法则,使得种群在进化中后期依旧保持一定的多样性。仿真结果表明该算法与精英蚁群算法相比,规划时间大幅缩短;与振动遗传算法相比,航路代价明显降低。     

军用数字地图中政区的构建及绘制方法

依据境界之间的拓扑数据,采用拓扑分析、边界追踪、边界闭环构建、边界约束下的凸分解、区域填充和边界符号化等技术手段,提出了OpenGL渲染环境下军用数字地图政区的构建方法.通过具体的软件开发和真实数据的测试,证明该方法生成政区准确、符号美观,可适用于不同比例尺下数字地图的显示.该算法具有较强的通用性,遵循国军标的相关规定,已经在相关数字地图软件中得以应用.     

G2—连续的保凸二次Bézier 插值样条

保凸插值样条曲线是计算机图形学与计算机辅助设计中的一种重要的曲线拟合方法。本文引入二次Bezier曲线偶, 构造了一条保凸二次Bézier 插值曲线。此插值曲线具有二阶几何连续性, 局部可调性, 且结构简单, 几何意义明显, 用户修改方便。     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

基于依赖矩阵的Web服务组合故障诊断

为了保证指挥信息系统在动态环境下能够提供持续可靠的组合服务,提出一种利用依赖矩阵对Web服务组合故障原因进行诊断的模型,对依赖矩阵的建立进行了详细说明。然后,基于构造的依赖矩阵,提出改进的贪心算法对失效情况进行探测,并设计了基于二分查找的故障定位算法。实验模拟表明,提出的模型能够利用少量探测就能监测整个服务组合流程的运行情况,并定位找到错误源。     

基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究

为了在语音转换过程中充分提取语音的个人特征信息,同时考虑到语音的稀疏性,文章提出了一种基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可以承载语音信号中的个人特征信息及语音帧之间的相关性,而稀疏卷积非负矩阵分解得到的过完备时频基更能体现语音的细节,可以较好地保存语音中的个人特征信息。利用这一特点,通过稀疏卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的过完备时频基,然后通过时频基的替换实现语音转换。相对于传统方法,该方法能够更好地保存语音个人特征信息和语音帧间相关性,从而可以进一步提高转换语音的质量和相似度。实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、卷积非负矩阵分解的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度。