电子技术实验中误差分析与测量结果的处理

分析了电子技术实验中 ,测量误差的几种来源及其分类 ;给出了误差的表示方法 ,讨论了测量结果的处理     

国家产业调整振兴规划对航天两大集团的影响分析

为应对国际金融危机对我国经济的影响，根据国务院部署，我国启动了钢铁、汽车、船舶、石化、纺织、轻工、有色金属、装备制造业、电子信息以及物流业10个重点产业调整和振兴规划。至2009年2月25日，10大产业调整和振兴规划已全部经国务院常务会议原则通过，其中，汽车产业、电子信息产业、纺织工业、装备制造业调整和振兴规划实施细则也已经分别于2010年3月20日、4月15日、4月24、5月12日发布。这些规划对于航天两大集团实现产业转型升级、保持经济平稳较快增长具有重要的意义。     

发布/订阅机制在协同作战系统中的应用

为了提升现代战场环境中作战系统的作战效能，引入了协同作战的思想。采用发布/订阅机制实现协同作战系统中应用数据的按需分发，并将发布/订阅机制以中间件的方式应用于协同作战系统的设计中，利用发布/订阅中间件所提供的丰富的QoS（Quality of Service）策略满足了系统内多类型数据复杂的分发需求。通过相关的测试，能够满足协同作战系统基本的信息交互需求。     

基于数据库的通用数据录取系统研究

传统的数据录取系统为每一个被试系统从底层开发一套录取系统,这样开发出来的系统具有如下缺点:一、对每个被试对象都从底层开始开发,效率较低;二、当录取信息需求发生变化时无法根据需要增加、调整系统资源,系统不具备开放性和通用性.为了使数据录取系统在武器装备试验中发挥更大的作用,采用数据库技术完成对复杂作战系统语义管理和智能分析,使录取设备具有通用性和扩展性,本文通过对通用数据录取系统体系结构及组成的介绍,详细地阐述了总线数据、应用软件、数据库库表等设计的方法,实践结果表明,它们可以较好地提高数据录取的效率.     

BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

TEDS技术在加速度传感器数据校正中的应用

提出一种利用传感器电子数据表格技术改善加速度传感器动态性能的办法。传感器标定时，其相关的特征参数被储存在传感器电子数据表格中；测试初始化时，每个传感器的特征参数被读入测试系统，指导系统自动完成其数学模型的建立，并在测试时进行实时数据校正。实验证明传感器电子数据表格技术的引入提高了加速度传感器的工作频带带宽和动态响应速度等动态性能指标。     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

国防动员大数据应用前景与对策

大数据时代,国防动员领域将发生崭新的变化.在动员资源表现形式上,由数字化升级为大数据化;在动员数据管理模式上,由"分散垂管"变为"组合增效";在动员计划决策功能上,由主观动员变为智慧动员.大数据对于国防动员领域的影响是革命性的,国防动员领域需要主动、积极地迎接大数据时代,包括树立大数据理念、抓好大数据项目研发与应用、加强大数据人才队伍建设、完善与大数据相适应的法规标准.     

基于三级数据关联的红外点目标跟踪方法

介绍了目前红外系统的目标跟踪方法；在目标跟踪时的数据关联阶段，提出了三级门限数据关联算法，根据门限级别所划分的疑似目标点位置，算法采用不同的数据关联策略。该算法能减少轨迹分叉时的计算量，能有效地检测出速度〈1像素／帧的运动点目标。实验结果证明了该算法的有效性。     

快速精准,在战“疫”中提升动员能力——安徽省合肥市国防动员系统激活动员潜力抗击疫情纪事

抗击新冠肺炎疫情,是一场没有硝烟的战争。在这场阻击战中,安徽省合肥市国防动员系统持续激活动员潜力,在防控一线研战备战、练兵强兵,探索战时国防动员潜力向战斗力转换的新路径,实现国防动员能力在战“疫”中不断跃升。数据真实确保精准动员。此次疫情,最大的困境就是初期医疗防护物资不足。2月8日,驻合肥两家部队医院医疗物资告急,向合肥警备区发来援助请求。