65纳米工艺双层三维静态存储器的软错误分析与评估

首先搭建了3D SRAM软错误分析平台,可以快速、自动分析多层die堆叠结构3D SRAM的软错误特性。此平台集成了多种层次模拟软件Geant4、TCAD、Nanosim,数据记录处理软件ROOT,版图处理软件Calibre,以及用于任务链接和结果分析的Perl和shell脚本。利用该平台,对以字线划分设计的3D SRAM和同等规模的2D SRAM分别进行软错误分析,并对分析结果进行了对比。对比分析表明2D 和3D SRAM的翻转截面几乎相同,但3D SRAM单个字中发生的软错误要比2D SRAM更严重,导致难以使用ECC技术对其进行加固。静态模式下2D SRAM和3D SRAM敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。     

随机破坏下多方式军事交通网络级联失效模型及仿真研究

无论是战时面对敌方打击还是平时被自然灾害破坏,军事交通网络在结构破坏和容量限制下,流量的转移分配将会导致网络拥堵,引发级联失效.从军事交通网络的多种运输方式及其细粒度网络模型入手,在分析其级联失效基本要素基础上,构建了基于流量分配转移的多方式军事交通网络级联失效模型,并结合现实多方式交通网络实例,重点对随机破坏下的网络级联效应进行了模拟仿真,并从可达性、分割概率、任务分配量和实际周转量几个角度对不同类别交通单元被破坏后的级联效应进行分析和对比,具有较强的理论价值和实践意义.     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

官兵回避型人格障碍的心理分析

官兵的人格障碍是指人格特征明显偏离正常，使个体形成了一贯的反应个人风格和人际关系异常的行为模式。这种异常的行为模式会明显影响其社会功能与职业功能，造成对社会或军营环境的适应不良。人格障碍的类型主要有回避型、偏执型、分裂型、焦虑型、依赖型、强迫型、冲动型等，而回避型人格障碍在官兵的心理问题中是比较突出的。     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

一种基于双目视觉原理的飞机尾旋运动姿态测量方法

针对飞机尾旋运动研究中的姿态测量问题,提出一种基于双目立体视差原理的测量方法.通过两部相机拍摄图像的视差,恢复模型表面特征空间三维信息,由表面特征计算模型运动姿态.设计了一组有特定形状和严格尺寸的人工特征,具有识别正确率高、定位精确等特点.提供人工特征的设计方法.最后,分别给出旋转天平实验和风洞实验的实测数据,实测结果表明该方法测量准确,鲁棒性好,在立式风洞飞机模型尾旋运动测量的应用中十分有效.     

军分区系统推动军民融合深度发展对策研究

军分区系统地处军地结合部,归军地双重领导,担负"五部"职能,在推动军民融合深度发展上具有"先天优势",要通过思想发动、项目带动、合力促动、机制牵动等举措,将本区域涉及军民融合深度发展的各项工作抓深抓实抓出效益.     

推进海防建设军民融合深度发展应把握的关节点

着眼新形势下国家海上安全与发展需求,强化海防建设战略统筹,从发挥各级政府在海防建设中的职能作用、健全海防建设军民融合深度发展的调控机制、优化海防战略配制等方面入手,切实提高海防建设军民"融合度",加快推进海防建设军民融合深度发展.     

MIMO-OFDM最优训练序列设计

推导得到了宽带 MIMO-OFDM 信道模型。在空间相关情况下推导了非盲信道估计的 Bayesian CRB及 Bayesian MMSE。利用 Bayesian CRB 准则对发送的训练序列进行了功率分配,而后利用一种线性规划的方法对带有保护带宽 MIMO-OFDM 训练符号进行子载波功率分配,并利用发端酉矩阵进行最优相位设计。