基于区块链的地学大数据管理

随着地理观测技术、计算机网络和地理信息系统、社会调查统计的迅速发展,具有空间位置的自然环境数据正在急剧增长,上升到大数据级别。而传统的数据库已经无法满足现有地学大数据的规模和增长速度。在资源访问方面,人们更加担心数据安全与隐私保护问题。由于数据交易的双方和交易中介都是互不信任的,这显然不利于数据的共享与流通,将阻碍地学大数据产业的发展。常用地学数据管理系统主要由单一机构进行维护管理,在多方用户参与的情形下,由于无法信任数据库中的数据,每一方用户都需要一个专用数据库,这样不同数据库之间数据的差异将产生繁琐的争议。区块链的到来却给这一问题的解决带来了希望,区块链技术实现了不完全可信网络环境中的可信数据管理,具有去中心化、防篡改、不可抵赖、完整性等特性,从而为解决目前依靠中心或第三方机构存在的高成本低效率和信息安全问题提供了切实的方法。本文从区块链的共识机制、智能合约、身份验证、数据溯源等方面进行阐述,并重点分析区块链如何解决流通和共享数据的问题,让地学大数据真正得以广泛应用。     

我国军民融合研究热点知识图谱

论文试图通过近26年来军民融合研究的主要理论成果,总结出当前军民融合问题的研究热点和未来的发展方向。利用818篇有效文献和共词分析方法,绘制出军民融合聚类系谱图和热点知识图谱。研究发现,推进军品生产体系和军工企业绩效的改革,实现国防工业的转型升级、以技术创新驱动国防科技和武器装备建设不断发展、充分利用军地资源建立长期新型通识类和联合作战人才培养规划是军民融合问题的研究热点和重点;国防知识产权和自主创新相关问题尚未得到足够的重视;航天工业和卫星应用等方面研究未来需要与其他方向紧密结合。军民融合领域未来的研究应继续关注军民融合热点问题,重视隐蔽方向和未来军民融合的发展方向,加强跨专业领域、军民两地合作研究。     

建立军民融合创新体系的重大意义

加快形成军民融合创新体系,是习主席在十二届全国人大五次会议解放军代表团全体会议上提出的重大战略思想。建立军民融合创新体系,是顺应军民科技发展新形势的必然抉择,是夯实科技兴军物质基础的内在要求、提升国家创新能力的重大举措、推动创新文化形成的有效途径,也是推进供给侧结构性改革的现实需求。加快形成军民融合创新体系,反映了现代战斗力和生产力生成的规律,体现了统筹国家安全和发展全局的内在要求,为深入实施军民融合发展战略、开创强军兴国新局面指明了方向,具有重大意义。     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

基于因式分解BP的车载前视地表穿透SAR快速成像算法

车载前视地表穿透SAR(VMFL-GPSAR)属于双站SAR的范畴,采用单站快速因式分解BP(FFBP)处理存在较大的误差.针对双站SAR模型分析FFBP的距离误差,给出了极角采样率限制条件,提出了双站FFBP算法,通过合理设置子孔径中心提高聚焦效果,并结合距离相位补偿和线性插值技术,进一步提高聚焦精度.仿真和VMFL-GPSAR实际数据处理结果验证了双站FFBP算法,成像效率可提高2.31倍.     

逆社会化保障：非战争军事行动的制度分析

重大自然灾害抢险救灾中军队对受灾对象进行全方位应急保障的行为属于逆社会化保障。微观上,军队的意识形态和信息不对称促使军人追求自身价值的实现,从而为军人抢险救灾中的利他行为提供了激励;宏观上,军队的科层制度和规模经济减少了抢险救灾应急保障的交易成本,从而为军队快速高效实施应急保障创造了条件。     

SAR有源欺骗式干扰模型研究

从SAR成像原理的基础上分析了有源欺骗式干扰对抗SAR侦察机理,推导了准确进行欺骗干扰的模型.传统有源欺骗式干扰模型以干扰机为基准,并进行了假设简化,对于虚假目标的位置设定存在一定局限性,根据虚假信号的多普勒频率偏移及其变化率,对传统模型进行了分析和推导,提出了传统模型虚假目标设定需要满足的位置限制条件;并针对现有的星载SAR平台参数,对虚假目标参数设定限制条件进行了模拟计算和分析,并对传统模型的改进进行了展望.     

基于收发分置SAR雷达的相位同步通信

通常振荡器相位噪声能够影响收发分置雷达的性能,从而降低了多基地合成孔径雷达的成像效果,因此,减少振荡器相位噪声对于成像来说非常重要.给出了通过使用同步通信来量化抵消振荡器相位噪声的方法,给出了不同的同步策略,对它们的性能进行了分析,并着重对来自于接收机噪声、频谱混叠、插值及滤波误匹配的同步通信误差进行了研究.     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

多载荷识别频响函数矩阵求逆法的改进算法

分析了频响函数矩阵求逆法在多载荷识别中存在的问题 ,提出了两种改进算法 ,即算术平均法和条件数加权平均法。实验结果表明 ,这两种方法在识别精度和消除病态影响方面均优于传统的频域识别方法。