音圈式快速伺服刀架的分析与设计

自由曲面光学零件面形复杂,快刀伺服车削加工是其高效加工手段.针对压电陶瓷型伺服刀架行程小,加工能力有限的问题,提出一种基于音圈式直线电机驱动的快刀伺服方案.音圈式快速伺服刀架行程大,可大大拓宽快刀伺服加工范围.以典型光学零件加工为例,对快速伺服刀架所应具备的关键性能指标进行分析,给出了音圈电机的结构,对音圈式伺服刀架进行了理论建模、控制器设计以及实际性能测试.测试结果表明,所设计的音圈式伺服刀架行程大、频响高,在刀架行程为±100μm时可达到300Hz的频响能力,同样行程下的频响指标优于国外同类产品.     

多路中频数字化DS-CDMA空地数传系统的设计

提出一种基于软件无线电的多路中频数字化DS-CDMA空地数传系统设计方案.发射通道将信息分解成16路并行码后用相互正交的PN码分别扩频,再由多通道数字上变频器AD6623完成BPSK调制,最后进行中频合成.接收通道在对16路接收信号并行解扩后再合并得到原始信息.     

区域防空攻防对抗仿真中高炮仿真模块探讨

着重对区域防空攻防对抗仿真中高炮仿真模块进行了深入探讨,在说明高炮战术作战单元功能的基础上,给出了高炮战术作战单元仿真模块的程序流程图,并利用蒙特-卡罗方法构建了高炮火力单元拦截目标的数学仿真模型。     

同频同播系统及其在消防无线通信中的应用

分析了消防无线通信中引入同频同播技术的必要性和可行性,介绍了同频同播系统的构成、工作原理、应用技术及功能特点,并指出了同频同播系统在消防无线通信中的应用优势。     

适于弹载平台的正交多载波雷达波形设计

设计了一种适于弹载平台的多载波雷达波形,模糊函数近似理想图钉型,且波形设计灵活,参数选择自由度高,与传统的单载波雷达波形相比,被截获概率大大降低。给出了一种具有9个子载波数量的雷达基带波形设计方案,为进一步改善主副瓣比,采用了脉间波形捷变及子载波频域加权技术,实现结果表明在基带信号带宽为9 MHz时主副瓣比可达-35 d B以下,且不同调制序列得到的雷达波形具有良好的低互相关特性,特别适合于多部弹载雷达协同工作场合。     

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

在多接口多信道车联网多车通信系统中,由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性,产生同频电子干扰,对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性,降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除,无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰,导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统,引入一种信噪干扰比的观点,对同频电子干扰进行信号模型构建,根据信号比容易分离的特点,使得模型可分离性变强,结合变步长自适应线谱增强方法,实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明,进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近,多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来,降低了多车通信系统的误码率,展示了较好的信道均衡和改善能力,性能优越。     

青年官兵思想教育接受心理探析

接受心理是青年官兵对思想教育信息的一种欲意接纳的心理趋向，是达到“入乎耳”、“著乎心”的必经阶段，要提高青年官兵思想教育的效果，必须认真研究青年官兵的接受心理。从青年官兵的接受心理入手，分析接受心理的表现形式和主要功能。一方面提出了“真理接受是前提，认同接受是关键，情感接受是桥梁，人格接受是保障，环境接受是土壤”的基本观点。另一方面探讨了搞好青年官兵思想教育必须坚持同频共振，增强教育相容力；借助情感载体，增强教育感染力；坚持需求牵引，增强教育自发力；展现人格形象，增强教育影响力的基本对策。     

软件化电子探测装备的发展趋势

雷达、声纳等军事电子探测装备正在发展其硬件平台的标准化与通用化技术.硬件平台的计算机化为装备软件化奠定了基础,但同时也造成了装备软件危机.分析软件无线电概念与技术发展动态,由此启迪电子探测装备的软件化内涵,指出克服软件危机的软件架构标准化发展道路.     

非线性Duffing方程自由振动频率解分析

应用Gauss-Chebyshev求积公式求解了Duffing方程的自由振动频率,得到了高精度近似计算公式。对Duffing方程精确椭圆积分频率解进行了数值计算,以此结果为基准,通过绘制多种典型方法得到的Duf-fing方程自由振动频率解的频率-振幅曲线,定性分析了各公式的精度。以Duffing方程特征振幅为基准,定量分析了各公式的计算值及其相对误差,指出基于Gauss-Chebyshev求积公式的Duffing方程自由振动频率解表达式具有形式简洁、精度高的优点,其优势在大振幅情况下以及软弹簧系统中更为明显。最后指出,现有的频率解在计算精度方面存在一定的差异,有的适合软弹簧系统,有的适合硬弹簧系统,应注意区分它们的适用范围,而应用Gauss-Chebyshev求积公式得到的结果则具有普适性。     

基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选

提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好.