Military expenditures,economic growth and spatial spillovers

The relationship between economic growth and military expenditure has been the subject of a large literature in defence economics. This study analyses the influence of military expenditures on economic growth in a global perspective for the time period 2000–2010 taking spatial dimension into account. The augmented Solow model is employed to investigate the defence-growth nexus using the cross-sectional data relating to 128 countries. Following a traditional regression analysis, spatial variations in the relationships are examined utilizing different spatial econometric specifications estimated by maximum likelihood. The regressions are compared with each other via likelihood ratio tests, and the spatial Durbin model is found to be the most appropriate one suggesting that the typical least-squares model is misspecified. Empirical evidence indicates that military expenditure has a positive effect on economic growth with a significant spatial dependence for the time period under consideration.     

对数据后处理雷达的分段卷积转发干扰研究

针对现有基于DRFM的移频干扰和分段转发干扰在对数据后处理雷达干扰时存在的不足问题,提出了一种新的分段卷积转发干扰方法。该干扰方法立足于干扰机天线收发分时体制,首先对接收到的雷达信号进行均匀分段、重新排序与噪声卷积后再进行转发。该干扰方法产生的假目标信号不仅能量大,覆盖广,而且假目标幅度差异明显,位置分布不均匀。最后的仿真结果验证了该方法的有效性。     

大型仿真推演系统数据质量评估方法

数据是大型仿真推演系统建立和运行的基础,一定程度上其质量直接关系着整个系统应用的水平、广度及深度。首先建立了大型仿真推演数据质量的评价指标体系,包括3个一级指标和相对应的二级指标,然后提出了定性指标的定量化、定量指标的无量纲化的指标指数确定方法,以及在分析权重确定的基础上提出了主观赋权与客观赋权相结合的方法,最后基于AHP法以某一装甲兵作战仿真推演系统的数据为例进行了质量评估,从宏观上得到了一个整体的数据质量评价。     

基于动态可调簇的能量感知无线传感网数据收集协议

针对无线传感网中高效数据收集和传输的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据收集协议ACEDGP(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Gathering Protocol)。该协议初始时根据区域将节点等分成许多簇结构,簇首节点负责簇内部数据的收集和聚合,距离较远的簇通过其他簇首节点的转发实现数据的收集;随着时间的推移和节点能量的减少,ACEDGP能够统计各簇首能量消耗预测簇的通信频次,根据动态调整簇策略选择合适的簇首节点和合并分裂各个相邻的簇,保证各簇首节点簇内数据收集和簇间数据转发的能量平衡。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,ACEDGP能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

数据融合在防空C~3I系统中的应用

首先介绍数据融合的基本理论、一般处理模型、实现技术以及防空C3I系统中数据融合的具体任务,然后对数据融合体系结构的设计和融合算法的选择作了具体分析,利用多传感器数据融合方法建立了一种防空C3I系统结构模型,并对MSPDAF数据融合算法进行了详细描述.最后以探测某型巡航导弹为例,应用MSPDAF数据融合算法对防空C3I系统数据融合结构模型进行数学仿真,并给出仿真结果.     

谈消防集群通信系统的功能扩展

随着火灾特点的变化和科学技术的发展,提高消防部队灾情响应速度的要求日渐强烈,建立更加智能化的接处警系统迫在眉睫。这就要求作为灭火救援重要组成部分的集群通信系统具有与其它网络的相容性,从组呼、联网调度、故障弱化功能、数据传输及查询、集群系统与常规系统互联等方面探讨集群通信系统的功能扩展。     

舰载被动传感器数据关联算法研究

针对ESM的属性关联和空间关联准确度不高的问题,提出了一种属性-空间综合关联算法。建立了属性-空间综合关联算法的功能模型,并对采用算法进行了描述和仿真。仿真试验结果表明,属性-空间综合关联能有效克服不同平台、相同目标属性关联和同一平台、不同辐射源空间关联存在的问题,且具有较高的关联准确度。     

集中式组网雷达假目标干扰建模

针对集中式组网雷达数据处理算法的薄弱环节,通过对集中式组网雷达假目标干扰问题的研究,建立了密集假目标干扰、航迹扰乱干扰和航迹欺骗干扰三类假目标干扰模型。首先介绍了集中式组网雷达的数据处理算法,分析了这种算法对于假目标干扰的薄弱环节,针对薄弱环节提出了上述三种假目标干扰类型。然后给出了这三种类型假目标干扰的概念、产生方法、数学模型和运用方式;最后分析了组网雷达的抗干扰措施对于假目标干扰的影响。     

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。