汇聚师院 放飞梦想 石河子大学师范学院2014年兵团教师培训工作概况

多年来,石河子大学师范学院、兵团教育学院一直承担着兵团中小学、幼儿园教师培训工作的重任,将办好教师教育、全力为兵团教育服务视为责无旁贷的历史使命,为兵团基础教育和学前教育事业的发展做出了突出贡献。2014年学院共承担了23个国家级及兵团各级各类教师培训项目。圆满完成了教育部、财政部"国培计划"中西部项目和幼师国培共9个培训子项目;兵团幼     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

五花八门的?

外宾虽然操着不同的语言,但这完全不会成为他们的沟通障碍,不管是哪个国家的外宾,都会对我们的战士进行"临时采访",脑洞大开的外宾会有什么问题?战友们,如果是你面对外宾,遇到这样的问题,你会怎么回答昵?     

对《也谈对“军委参”的解读》的问与答

《军事历史》2015年第1期刊登了严可复《也谈对"军委参"的解读》,其中不同意"军委作战部不等于参谋部"的观点,认为"‘军参委'就是‘军委参谋部'的简称;实际上是特定历史时期对军委作战部的一种习惯称呼(不规范称呼);对以‘军参委'名义签署的电报,不必加以过度的解读"。对此,笔者难以苟同,仅就若干问题提出请教和说明。     

一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。     

基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计算法

针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。