土地革命战争时期的兵役动员——以“扩红”运动为背景的考察

土地革命战争时期,为满足反"围剿"战争对兵员补充的需求,中国共产党和苏维埃政府开展了以"扩红"运动为主要方式的兵役动员。在各级兵役动员机构的高效运作和协调配合下,通过广泛建立和使用各种群众组织和半军事化组织,运用灵活的动员技巧,实现了苏区利益的整合,为战争提供了大量的人力资源,也为抗日战争时期和解放战争时期兵役制度的发展完善奠定了坚实基础。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

介电谱快速测定汽油研究法辛烷值

根据汽油的介电性质与其组成、结构之间存在的相关关系,研制了用介电谱快速测定汽油研究法辛烷值的专用检测装置,采用偏最小二乘法建立数学模型,用全交互验证法对68个不同汽油样品的研究法辛烷值进行了分析。研究结果表明,汽油研究法辛烷值分析结果能够满足国家标准的再现性和重复性误差要求。该方法具有快速、简便的特点,适用于现场快速检测。     

润滑油介电谱数据库识别

介电谱技术是一种鉴别油品种类的新技术,润滑油是一类典型的介电材料,在不同激励频率、激励电压和激励波形下,润滑油中的不同化合物组分会产生不同的弛豫运动,表现出不同的介电谱特征信息。利用石油产品介电谱分析仪采集了49个润滑油的介电谱数据,利用数据库识别方法对这49个油品进行种类识别,正确率达到93．88％。表明介电谱信息与润滑油的整体特性密切相关,可以通过介电谱技术对不同种类的润滑油进行识别。     

短波信道模型仿真实现及改进算法研究

针对短波信道多径、衰落、多普勒频移和频扩的特点,设计了一种以Watterson模型为基础的纯软件短波信道仿真算法,并应用Matlab进行仿真实现,仿真结果验证了算法的有效性.同时,就Watterson模型中各子路径的时间延迟和多普勒频移不是时变参数这一不足,提出了模型的改进方案,将多径时延和多普勒频移建模为满足高斯分布的随机变量,从而更好地反映短波信道的时变特性,扩展了Watterson模型的适用条件和有效带宽,并进行了仿真验证.该算法既适应于全数字化短波通信系统的仿真,又可以方便地应用到短波信道半实物模拟器中,具有重要的实际意义.     

蛋白质相互作用网络的几种聚类方法综述

蛋白质相互作用网络是后基因组时代系统生物学研究的重要内容.针对蛋白质相互作用网络中的聚类问题,介绍了几种代表性的聚类分析方法,初步分析了这些方法的特点,指出了当前研究工作的困难与挑战,并对今后的研究方向作了展望.     

多码组合扩频通信中软解调解扩算法研究

多码组合扩频通过采用多条PN序列叠加传输的方式,在相同带宽条件下相比多进制扩频可有效提高信息承载能力,然而,多条PN序列并行叠加会造成检测性能下降。从解调解扩联合处理角度,提出基于最大似然解调检测的联合解调解扩的软判决算法,该算法通过对接收组合序列进行最大似然网络图相关值路径搜索,完成解调解扩联合处理。从而既克服了硬判决解调导致的信道信息损失,又节省了常规软判决算法中相关器的数量需求。仿真结果表明:所提算法在相同误码率情况下相比硬判决算法提升约6 dB。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。