水下监测系统中的特殊均匀圆阵特性分析

一种特殊的均匀圆形阵列(SUCA)安装在水下监测系统中的浮体系统上。针对SUCA的特殊性,建立了SUCA的模型,运用模式空间理论推导出其方向图公式,并在此基础上对其半功率波束宽度和无模糊条件进行了研究和分析。通过与均匀圆形阵列(UCA)进行比较,得出结论:SUCA半功率波束宽度略大于UCA,并且其无模糊条件比UCA范围更广。研究表明SUCA的性能与UCA相似,具有工程实用价值。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

对分课堂教学模式在《中国近现代史纲要》课程中的应用研究

习近平总书记高度重视思想政治理论课，始终强调要开好思想政治理论课，大力推进思想政治理论课的创新发展。《中国近现代史纲要》作为思想政治理论课的重要组成部分，具有极其重要的意义。对分课堂作为一种新型教学模式，将其应用于《中国近现代史纲要》课程，有利于促进《纲要》课程教学改革，有益于提高专任教师教学能力，有助于提升大学生的学习效果。促进对分课堂教学模式应用于《中国近现代史纲要》课程，要明确课程教学预期目标，加大对分课堂支持力度，提升专任教师教学能力。     

军事情报价值的当量评估法

研究了军事情报价值的综合性和相对性,提出了军事情报价值评估的当量分析法,分别针对确定性标度和模糊标度结合层次分析法给出了评估算法。算例结果表明方法有一定的合理性且评价结论易于理解。     

两级修理模式下民机修理级别非经济性分析研究

针对两级修理模式在飞机维修规划中得到逐步重视的问题,提出了两级修理模式下民机修理级别非经济性分析模型。其中基于GJB-2961-1997标准,建立了两级修理级别分析的指标体系,在此基础上,利用模糊层次分析法确定各评价指标的权系数,并对灰色关联系数加权得到灰色关联度,实现了基于模糊层次分析法和灰色关联分析法的飞机修理级别综合评估。最后通过实例分析,验证了所提模型的合理性和有效性。     

基于改进模糊层次分析法的相控阵雷达效能评估

运用五标度法和修正系数对层次分析法进行改进。针对相控阵雷达的特点,建立相应的效能评估指标体系。使用隶属函数等方法对各指标效能进行计算,运用改进后的层次分析法对各指标权度进行计算。通过示例,对相控阵雷达系统的效能进行了综合评估,验证了方法的有效性。     

爱在海角天涯

"在那云飞浪卷的南海上,有一串明珠闪耀着光芒,绿树银滩、风光如画、辽阔的海域无尽的宝藏……"一首《西沙,我可爱的家乡》传唱了几十年,感动了几代人,传递着西沙官兵的情和爱。西沙官兵在远离大陆、孤悬海外的小岛上,面对自然的恶劣,他们忍受着;面对物质的短缺,他们创造着;面对精神的空虚,他们乐观着;面对祖国的需要,他们奉献着;面对亲惰的隔离,他们守望着……用年轻战士火热的青春抒写着人生华彩的乐章。     

军事年鉴编纂概述

<正>军事年鉴是工具书的一种,它以年为限,记载、汇辑上年度部队军事、政治、后勤、装备等方面发展变化情况,是全面、系统、科学记述军队年度工作现状和发展状况的综合性资料性工具书,是地方年鉴系列的重要组成部分。军事年鉴是综合性年鉴,它为国防和军队建设服务,为做好军事斗争准备服务,为各级领导和机关实施科学决策服务,为编纂军事志积累资料     

军民融合深度发展进程中军人违反职责犯罪的预防

2015年3月12日,习近平主席在出席十二届全国人大三次会议解放军代表团全体会议时重点指出,在今后一个时期军民融合发展,总的是要加快形成全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局,丰富融合形式,拓展融合范围,提升融合层次。在这样的指导思想下,军民融合式发展必将进入“快车道”。在不断推动军民融合向深度发展的进程中,必须提高警惕,清醒认识军民融合深度发展可能给军队预防军人违反     

改进的迟延相位差多信号频率估计应用

给出了一种多信号欠采样频率估计算法。该算法通过迟延相位差的允许误差求出频率大致取值区间,利用欠采样频谱结果求出多个信号的高精度频率估计值,并重点解决了当不同信号因欠采样出现谱峰重叠时测频不准确的难题。仿真表明,该算法具有良好的抗噪性能,且估计精度高。