隐蔽锥扫雷达波束的交叉点电平

本文根据隐蔽锥扫雷达天线的工作原理,从方向性函数出发,分析了接收状态下高频馈电网络中,和差信号的幅相特性与隐蔽锥扫波束交叉点电平的关系,从而对不能自动跟踪的隐蔽锥扫雷达,从天馈系统方面分析了原因,并为设计和部队维修提供了理论根据和有效方法。     

槽头式野战管线水击波速测量研究

液体管道的水击波速受流体压力、温度、分子结构、含气量及管线几何尺寸、管材等因素的影响,准确地确定管线的水击波速是一个相当困难的问题,通过实验测量水击波速是一个常用方法。管线水击波速的常用测量方法有波前法和周期法。综合运用波前法和周期法,设计了实验测量野战管线的水击波速,并将实验结果与笔者先前提出的水击波速计算公式的计算结果作了对比,验证了公式的有效性。     

隐身飞机RCS测量与成像方法研究综述

隐身飞机已逐步成为大国重器,并将持续发挥重要影响,隐身技术也已成为飞行器设计的关键技术。隐身飞机的雷达散射截面积(radar cross section, RCS)测量是设计、制造、维护隐身飞机的必要手段。从缩比模型的RCS测试、全尺寸飞机室外RCS测试、全尺寸飞机室内近场测试三个方面,回顾了隐身飞机RCS测量的基本流程,总结了隐身飞机RCS近场测量的理论基础,并着重对具有成像诊断功能的近场RCS测量技术进行了梳理与分析。对隐身飞机RCS测量的应用趋势和关键技术进行了总结与展望, 有利于对隐身飞机RCS测量形成总体性了解,并把握RCS测量的发展方向。     

复杂大系统仿真的VV&A理论及过程研究

为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究.对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中.实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性.     

在英语课堂教学中培养学生的跨文化非语言交际能力

非语言交际传递了人们交际活动中的大部分信息,在人际交流中具有举足轻重的地位。本文通过四类非语言交际行为（即体态语、副语言、客体语和环境语）在英语课堂教学中出现的典型案例,阐释其所传递的跨文化信息,提出英语教师应当提高自己对英语文化环境下常见的非语言交际行为的把握,在课堂教学过程中,帮助学生在学习英语语言的同时,掌握英语文化环境下的非语言交际行为的准确含义,并以此加深对语言材料的理解,准确掌握有关文化背景,提高跨文化交际能力。     

基于改进Markov模型软件测试策略

针对已有软件测试Markov模型与工程实践不符的情况,通过引入软件需求覆盖率改进Markov模型。在改进的Markov模型基础上,本文以软件测试过程中测试总代价最小为控制目标,采用交叉熵方法修正测试剖面,由优化测试剖面生成测试用例序列。仿真结果表明这种方法能够有效地降低软件测试总代价,是一种有效的软件测试方法。     

雷诺应力模型的初步应用

针对SSG/LRR-ω雷诺应力模型,选取NASA湍流资源网站上的四个典型算例,即湍流平板边界层流动、带凸起管道流动、翼型尾迹区流动和NACA0012不同攻角绕流,开展初步的验证与确认工作,将部分结果和CFL3D进行对比。对于NACA0012翼型绕流,对比雷诺应力模型和SA模型的升力系数,结果表明:在失速攻角附近,雷诺应力模型明显优于SA模型。在此基础上,将该模型应用于DLR-F6翼身组合体的数值模拟,计算得到的机翼表面典型站位压力分布和实验值吻合良好,同时该模型捕捉到翼身交汇位置的小范围分离。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

Annealing adaptive search,cross‐entropy,and stochastic approximation in global optimization

The Annealing Adaptive Search (AAS) algorithm for global optimization searches the solution space by sampling from a sequence of Boltzmann distributions. For a class of optimization problems, it has been shown that the complexity of AAS increases at most linearly in the problem dimension. However, despite its desirable property, sampling from a Boltzmann distribution at each iteration of the algorithm remains a practical challenge. Prior work to address this issue has focused on embedding Markov chain‐based sampling techniques within the AAS framework. In this article, based on ideas from the recent Cross‐Entropy method and Model Reference Adaptive Search, we propose an algorithm, called Model‐based Annealing Random Search (MARS), that complements prior work by sampling solutions from a sequence of surrogate distributions that iteratively approximate the target Boltzmann distributions. We establish a novel connection between MARS and the well‐known Stochastic Approximation method. By exploiting this connection, we prove the global convergence of MARS and characterize its asymptotic convergence rate behavior. Our empirical results indicate promising performance of the algorithm in comparison with some of the existing methods. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。