微电子器件方波EMP注入敏感端对的实验研究

采用方波注入法,对国外某知名公司生产的两个批次的晶体管进行了实验,比较了从CB结反向注入与从EB结反向注入的损伤电压值,发现该类器件的EMP敏感端对与人们一般研究的结论有所不同。     

基于星敏感器的陀螺仪误差参数实时修正

主要研究导弹发射升空以后,通过星敏感器测星实现对捷联惯导系统中陀螺仪误差参数的实时修正技术。从传统的星光制导原理出发,通过对数学平台系失调角的分析,论证了基于单星敏感器情况下的陀螺仪误差参数分离方法,并给出了具体的仿真结果,对实际系统的使用具有一定的指导意义。     

赞成就、迎盛会、作贡献 朝阳区人武部喜迎党的十八大胜利召开

北京市朝阳区人武部根据上级指示精神和本部面临的实际,大力开展"赞成就、迎盛会、作贡献"活动。他们结合形势发展和官兵思想现状,加强法纪政策教育,搞好热点、难点和敏感问题的引导,围绕重点抓提高,完善机制促发展。人武部首先组织大家认真学习胡主席在省部级主要领导干部专题研讨班上的重要讲话精神,力求在新的思想高度上深化对科学发展观重大理论价值和实践指导作用的认识理解,不断增强贯彻落     

横向扫描敏感子弹的命中概率分析

为了获得某新型横向扫描敏感子弹对车辆目标的命中概率,结合子弹的运动特点和作用过程,建立了子弹六自由度弹道方程组,并分析了影响子弹命中概率的主要因素,最终建立了子弹识别和命中目标的数学模型.结果表明:命中概率随子弹初始扰动、最大摆动角和弹目距离的减小而增加,当初始扰动小于0.05 rad/s,最大摆动角小于1.12°,弹...     

国防采购应急管理策略研究

文章基于突发事件下国防采购需求突发和时间紧迫的特征,将时间敏感性需求引入到"供应商-国防采购方"二级供应链应急决策中,建立了提供及时交付奖励的Stackelberg博弈模型,并对国防采购应急管理协议供货策略进行研究,得出激励方案对提高及时交货率具有明显作用,还讨论了在突发事件引起需求的时间敏感系数变动时,采购方应如何调整激励策略来保证供应商及时交货。     

惯性信息辅助的星像点质心提取方法

针对振动环境中星敏感器曝光得到的模糊星像点质心提取精度低的问题,提出了惯性信息辅助的星像点质心提取模型并建立了相应的算法。算法以星像点区域的加权中心为曝光初始时刻的星像点质心,根据与星敏感器捷联的惯性设备测得的振动信息计算质心在曝光过程中的轨迹并利用星像点能量分布模型估计恒星的成像区域和加权中心,采用迭代的方法使得两加权中心重合,从而得到曝光结束时刻星像点质心的精确值。仿真分析了算法的质心提取精度及相关因素对提取精度的影响,结果表明算法在振动环境下仍可准确提取出星像点的质心,精度在百分之一像素左右,而且算法具有较好的适用性。     

一种轰炸机压制防空导弹的解析模型

轰炸机压制防空导弹是压制敌地面防空的一种重要手段.通过分析轰炸机-防空导弹对抗的特点,根据流守恒原理和排队论模型的近似方法,提出一种轰炸机压制防空导弹的解析模型.该模型描述了轰炸机的数量、飞行速度、轰炸能力,地空导弹搜索雷达探测距离、目标处理速率,及地空导弹射击速率和毁伤能力等因素对作战效能的影响.采用方差分析方法对根据析因试验设计得到的试验结果进行影响因素敏感分析,得到各因素对作战结果影响程度的定量结果.     

山西省吕梁市离石区人武部扎实开展“三大活动”

正在山西省吕梁军分区统一部署下,离石区人武部认真搞好年度工作筹划和军事训练筹备。节日前后,为确保官兵思想不滑坡、作风不涣散、安全不出事,离石区人武部扎实开展"三大活动"。一是"思想大谈心"活动。针对转业复员、补助发放、评功评奖等关系官兵切身利益的敏感问题,自下而     

中新合作刺激台敏感神经

中国大陆与新加坡继11月初进行陆军部队联合训练后,两国国防部长11月14日会谈后决定,提高两国军事合作交流层级、扩大合作范围及加强密度,2015年除了增加陆军部队联合演训项目外,还将进行两国海军的联合训练。     

基于主成分分析法的代价敏感极限学习机

在入侵检测中,传统的极限学习机(ELM)没有考虑到两方面的问题:一是误分类代价的敏感问题,在网络入侵检测中,需要考虑到误分类代价不同的问题,并以实现期望代价最小化为目标;二是冗余特征的处理问题,当入侵特征维数较多时,会存在着大量的冗余特征的问题,如果直接对高维数据进行分类,不仅入侵模式不能被准确分类,误检率较高,并且大量的冗余数据既耗费了系统的资源,也增大了入侵检测的时间。针对这两方面的问题,提出一种基于主成分分析法的代价敏感极限学习机(ELM)。通过主成分分析法对数据进行降维,确定主要特征;再将预处理后的数据训练极限学习机(ELM),以实现期望代价最小化为目标,从而实现降低入侵检测的检测时间,降低检测误报率,提高检测准确率的目的。实验表明,在入侵检测中,基于主成分析法的代价敏感极限学习机(ELM)与传统的ELM相比,不仅使分类准确率得到提高,降低了分类的误报率,而且在分类速度上也有一定的优越性,提高了网络运行的效率。