基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

论马克思主义基本原理与中华优秀传统文化相结合

面对当前的时代背景和中华民族对于文化的迫切需求，党的二十大报告强调要把马克思主义基本原理与中华优秀传统文化相结合，这表明了在马克思主义中国化时代化的道路上既要抓马克思主义基本原理，也抓中华优秀传统文化，把二者有机联系起来。二者的结合不仅有现实基础作前提，也有理论渊源作依托，是马克思主义中国化时代化的必要之举，中华优秀传统文化现代化的需求，中华民族伟大复兴的理论来源。在新时代的历史条件下，发挥其现实性和价值性需要用实践来证明，以坚持中国共产党的领导为前进导向，以发挥人民群众的主体作用为主要依托，落实中华优秀传统文化创造性转化和创新性发展。     

MPEG音频层Ⅲ解码算法的仿真及定点化

应用MPEG音频层Ⅲ压缩算法的MP3音乐格式 ,以其较高的压缩比及近乎CD的音质得到广泛流行。论文在完成MPEG音频层III解码算法C + +语言仿真的基础上 ,对算法进行了定点化 ,以实现基于定点DSP的音频层III实时解码     

激波诱导惰性堆积粉尘运动的建模及数值模拟

基于空间平均的双流体模型 ,引入描述颗粒脉动速度的粒化温度 ,建立颗粒相的本构方程 ,将粒化温度模型推广到解决高速流动问题。采用AUSM+ 有限差分法 ,数值模拟激波在一定厚度的惰性粉尘床中传播及诱导粉尘颗粒运动的过程。结果表明 ,粒化温度模型较好地描述了这一过程 ,证实了此模型在处理稠密颗粒高速流动和流场存在强间断中的可行性     

面向指挥自动化效能评估的仿真网格系统

根据网格思想提出一种基于HLA的仿真体系框架,整个框架分为应用层、HLA层、模糊层三层:应用层放置各种作战方案,由军事人员操作;HLA层由RTI支撑,邦元完成作战方案对模型的调用;模型层则是各种模型及其管理的集合。该框架利用DCOM技术对仿真模型资源进行管理及任务调度。RTI则负责邦元的通信及时间管理,这样将仿真模型与HLA体系分离,为大规模军事仿真提供了一种有效的方法。介绍了仿真网格系统原型,最后以潜舰作战为例,具体研究了系统实现方法。     

数字通信技术的应用与发展

现代通信正朝着数字化、宽带化、智能化、综合化和个人化方向迅速发展,其中通信数字化是关键,是其它四化的基础。由于数字通信与原来的模拟通信相比,具有抗干扰性强,可靠性高,便于加密,集成化程度高,可以实现多种通信业务的综合等许多优点。因此,数字通信已成为世界各国当今和今后通信的主要方向,数字通信必将最终取代模拟通信。     

基于尺度空间理论的多门限化技术

本文基于尺度空间理论提出了两种多门限化方法：第一种新方法先由精到粗求直方图在不同尺度下的表征,再由粗到精校正定位,最后由生命期长短来确定门限;第二种方法首先在一粗尺度上找特征结构,再由粗到精“聚焦”到最精尺度上获取门限。两方法克服了以往一般门限法的若干缺陷,不仅定位准确,而且普适性强。实验证明新方法是令人满意的。     

扫视海天的“千里眼”：舰载雷达

雷达是现代舰艇上最重要的观测设备，通常小型舰艇要安装1～2部雷达，大中型舰艇要安装10多部雷达才能满足作战和航行需要，一些舰艇安装的雷达数量甚至达到20多部。近年来，雷达朝着通用化和多功能化方向发展，新一代舰艇上安装的雷达数量有所减少，但功能在日益增强。     

面向GPU的非结构网格有限体积计算流体力学的图染色方法优化

采用图染色方法解决通量累加和局部最大压力计算引起的两种典型资源竞争问题,并通过共享内存的使用、体编号和面编号的重排、面数据的重排三种策略优化图染色方法。针对应用在空气动力学多种规模的三维网格,分别采用双精度和单精度操作数,在Nvidia Tesla V100和K80 GPU上,展开性能测试。结果表明:共享内存的优化效果不明显;体编号和面编号重排降低了图染色方法的计算性能;面数据重排可以有效地优化图染色方法;计算性能在V100上提高20%左右,在K80上提高15%左右。