LEMP模拟器空间场分布仿真研究

研究了雷电电磁脉冲信号在有界波模拟器中的传输特性。分别以谐波及双指数波作为激励源,采用矩量法结合快速多极子(FMM)数值计算方法,对LEMP模拟器的空间场分布进行了分析,给出了模拟器内部场的建立情况及分布规律。结果表明:模拟器所加负载的匹配程度对内部场分布影响较小,LEMP模拟器内场的传播具有准横电磁波的特性。     

作战指挥系统软件动态定义和动态重组设计

对作战指挥系统软件的功能模块进行分析,引入软件构件开发的思想,采用COM/DCOM构件技术,在现有软件系统中增加远程管理构件,通过客户端程序对远程服务器管理构件的访问,动态管理远程机器上运行的作战指挥系统软件功能模块,使得作战指挥系统软件的各个功能模块能够稳定运行,使分布式作战指挥系统软件具有动态定义、动态重组、动态管理等功能,大大提高了作战指挥系统软件的可靠性和可交互性,使作战指挥系统软件达到了互连、互通、互操作性的目的.     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.     

面向联合作战行动设计的态势差分析机理研究

文章介绍了态势差的概念内涵,分析了在设计联合作战行动时为什么要分析态势差,阐述了如何分析态势差。态势差分析是工程化作战筹划的一个环节,研究态势差分析机理,能为作战行动设计提供有力支撑,提高作战筹划效率。     

加快推动国防科技和武器装备军民融合发展

国防科技和武器装备领域是军民融合发展的重点,也是衡量军民融合发展水平的重要标志。加快国防科技和武器装备军民融合发展,是保军强军的重要支撑,更关乎国家安全和发展一系列重大问题,必须从战略高度深刻领会其全局意义,以清醒头脑研判国防科技和武器装备军民融合发展形势,用务实举措推动国防科技和武器装备军民融合创新发展。     

一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

斜度相似度的ISAR干扰效果评估方法

由于逆合成孔径雷达(ISAR)是一种新体制雷达,一些用于评估常规体制雷达干扰效果的方法和手段对于ISAR来说并不适用。通过比较干扰前后目标图像灰度的变化,提出了基于斜度相似度的ISAR干扰效果评估方法,可以反映干扰对目标图像灰度的影响程度。该方法不仅计算简单,而且具有归一化的优点。最后,就射频噪声和噪声调频两种干扰模式对ISAR进行了干扰仿真,仿真结果验证了评估方法的正确性和有效性。     

粒子群优化齿轮箱振动信号周期分量提取方法

为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。     

基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

基于B样条的稳健回归算法

利用B样条基构建了拟合函数模型.针对观测数据中存在野值的情形,选取了稳健函数进行稳健回归,并通过迭代再加权法实现了拟合函数模型的求解.试验结果表明:在数据中含有野值的情形下,基于B样条的稳健回归算法比常规的最小二乘回归算法具有更好的表现.