应用于卫星导航功率倒置阵的改进LMS算法*

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

基于二维量度的复杂设备预防性维修决策优化

针对使用与维修具有两个测量维度的复杂设备,开展了其预防性维修决策的优化研究。基于二维量度的故障模式,给出了二维故障率的定量描述方法;分析了其预防性更换过程的基本过程,探讨了二维量度下更换周期对维修效果的影响,并从经济性角度建立了二维工龄更换费用模型;最后,采用算例的形式,对某设备维修决策同时考虑日历使用时间和行驶里程的情况,进行了二维更换间隔期的优化求解,从而验证了所建立方法与模型的实用性。     

SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

加快构建国家军民融合金融支持体系的几点建议

构建军民融合金融支持体系,是推动军民融合深度发展,弥补军民融合资本缺口、助力市场配置军民融合资源、支撑利益"走出去"的重要举措.着眼新形势新任务新要求,有效解决目前军民融合领域投融资渠道不畅、资本有效供给不足、融资风险持续增大等现实问题,急需统筹兼顾安全与发展利益、市场与战场需求,统筹谋划构建军民融合金融支持体系,为加快形成全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局提供有效支撑.     

新疆南疆四地州教育事业发展及金融支持研究

党的十八大以来,党中央国务院将南疆教育工作提到了前所未有的战略高度,提出"坚持教育优先,培养优秀人才"的要求,从顶层设计上开创性地给予多项重大政策措施强化对南疆教育的支持力度.本文在回顾中央新疆工作座谈会以来南疆教育取得丰硕成果的基础上,总结出发展南疆少数民族地区基础及特色教育对新疆经济发展与社会稳定的重要现实意义.分析制约当前特色教育工作发展的瓶颈,并从制度、人才及金融支持角度探索得出进一步加快南疆教育事业蓬勃发展的有效路径.     

针对从右到左平方乘算法的RSA故障分析

提出了针对从右到左平方乘算法实现的RSA故障分析算法,该算法利用多次在模幂运算执行过程中在不同指定位置对模数N注入故障获得的故障签名,通过密钥搜索恢复出参与故障运算的密钥片断,最终恢复完整密钥。从理论上分析了该算法的复杂度,并通过仿真实验进行了验证,得到了密钥搜索空间和所需注入故障数目与一次攻击恢复密钥片断长度之间的对应关系。     

基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询

为了提高IETM数据查询的准确率,通过对数据模块编码层与XML内容层进行分析,结合N层向量空间模型查询算法,从IETM数据模块编码层中的型号识别码、系统层次码、信息码以及数据模块内部数据信息入手,提出了一种基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询算法,并通过IETM实例验证了该算法的正确性与实用性。     

ESD EMP能量耦合线性化建模

针对利用非线性建模方法研究静电放电电磁脉冲(Electro Static Discharge Electro Magnetic Pulse,ESD EMP)能量耦合存在计算复杂、模型收敛性能较差的问题,基于ESD辐照实验提出了一种非线性系统线性化建模方法。该方法是将系统响应与激励间的非线性关系转化为线性关系后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法进行线性回归来建立模型。首先利用3.5 k V ESD实验数据进行建模,然后应用3.5 kV、4.5 kV ESD实验数据进行模型验证,2种情况下的拟合度均达到94.303 3%。结果表明:线性化建模能有效降低建模难度,且模型精度较高,为ESD能量耦合研究提供了一种简便有效的建模方法。     

最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法

针对传统"停-跳"假设对高动态脉冲雷达测速的局限性,提出了一种最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法。在最小熵准则下,通过建立多项式的相位滤波器,实现回波信号相位高阶系数的估计,再对积累周期内的信号进行相位补偿,补偿后的信号频谱熵最小,此时再利用FFT可以得到高精度径向速度估计。实测验证表明,该算法可以有效地估计和修正回波相位高次项,提高回波积累时长,补偿后的径向速度估计均方根误差明显降低,算法估计的径向速度均方根误差优于0.04m/s,有效提高了脉冲雷达测速精度。