二维Turbo编码的无人机通信研究

传统基于RS-Turbo码的系统需要提供RS译码及Turho译码2种不同的译码算法需求,使得译码器的软硬件设计复杂化,无法满足无人机通信要求.从理论上分析了Turbo码的性能特点,提出一种改进的二维turbo迭代算法,并应用在无人机通信仿真中.仿真结果表明该算法在低信噪比时能够提升误码率性能,且易于工程实现.     

舰载雷达低空作战性能评估

根据美军用的ADC模型,结合低空目标的特点,提出对舰载雷达低空作战性能的评估方法,把性能评估的重点放在探测能力、定位能力、抗干扰能力和识别能力这四个能力因子上,并给出确定方法.所作研究可为定量分析舰载雷达对低空目标作战性能提供依据.     

考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法

针对现有概率犹豫模糊多属性决策研究中,专家权重和属性权重的确定存在主观随意性的问题,提出了一种考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵和前景理论的决策方法.基于贴近度度量,考虑专家的偏好性,以追求整体一致性为原则确定专家权重;基于概率犹豫模糊熵,考虑专家的决策差异,度量评估信息的犹豫性和模糊性,确定属性权重;采用前景理论对方案评估信息进行集结,根据价值函数和权重函数得到方案的前景价值,并以此进行方案排序.通过算例对比分析,验证了所提方法的科学性和合理性.     

基于FrFT的差分跳频通信LFM干扰抑制算法

针对差分跳频通信系统抗LFM干扰能力不足的问题,利用差分跳频信号和LFM干扰信号调频斜率参数的不同,通过估计采样信号中LFM干扰信号的调频斜率K和旋转阶次α参数,结合分段、参数估计和均值处理提高估计精度,进一步在采样信号的分数阶时频域二维参数平面(α,μ)中利用LFM干扰信号频带外的平面均值替代LFM信号成分,实现对差分跳频通信中LFM干扰信号的抑制。仿真结果表明,该算法可有效抑制差分跳频信号中LFM干扰信号,提高信噪比约11 d B。     

变阻抗传输线技术的理论研究

主要用数值模拟的方法研究了变阻抗传输技术,初步探索了变阻抗结构,揭示了阻抗渐变技术在超宽带高功率微波辐射研究中的重要意义。     

光学陀螺旋转惯导系统原理探讨

利用旋转自动补偿光学陀螺的漂移是实现高精度惯性导航的有效途径之一,补偿的原理可以从惯性导航的误差方程中得到阐明。光学陀螺的特点决定了采用元件级的旋转方式会带来额外的误差和问题,而只能采用系统级的旋转,即整个惯性测量组合旋转补偿的方式。对一种8次180°翻转的光学陀螺惯性测量组合旋转方案进行了图形化的说明和分析,并仿真比较了旋转补偿前后的导航误差,结果表明这种系统级的补偿方案能够抵消所有惯性元件的静态漂移,从而大大提高了导航输出的位置和姿态精度。     

基于有色Petri网的移动IP注册过程安全性分析

在分析移动IP注册工作机制及安全威胁的基础上,分别建立了基于有色Petri网的移动IP注册模型和攻击模型,通过推理验证了攻击的可达性,最后给出了相应的防护方法。     

基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测

准确地预测维修器材需求量是制定装备保障计划的重要依据.针对装备维修器材需求量预测相对不够准确的问题,通过对两种预测方法进行比较,引入了适用于准确预测的指数平滑方法,建立了基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测模型,介绍了确定初始值的方法,并以某种维修器材需求量预测为例进行了分析,为准确预测装备维修器材需求量提供了一种较为科学合理的方法.     

消防执法程序与法律修改探讨

《中华人民共和国消防法》于2008年修订后引发消防执法程序的变化,取消了大部分消防行政处罚前责令限期改正的前置条件,加大了行政处罚力度,但由此引发了行政不作为的现象;由于法律对同一行为规定了两种处理方式,导致出现选择性执法现象;由于法律对虚假备案违法行为行政处罚规定模糊,使该行为不能得到有效处理。针对上述问题及其对消防工作带来的深刻影响,尝试对消防执法工作提出建议。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。