一种新的对违法青少年的心理训练项目的分类模式

在美国,对违法青少年的心理训练项目(即心理治疗矫正,这里用心理训练的新概念代替心理治疗矫正更符合现代心理学的道德、尊重、人性的原则)与其违法青少年的类型和特点是紧密联系、不可截然分开的。美国对违法青少年的心理训练项目的分类方法主要有:心理评价分类法、I-level分类制度和行为分类体系等。     

飞机系统安全性指标的Petri Net分配方法

为解决动态故障树抽象而不利于交流的问题,利用Petri Net直观、易用且适用范围广的优点,提出基于Petri Net的飞机系统安全性指标分配方法。通过整理安全性指标及其相关的可靠性指标,选取失效率作为安全性指标,对比动态故障树及Petri Net建模方法,选取后者建立静态逻辑变迁和动态逻辑变迁的Petri Net指标分配模型。在此基础上,提出考虑严酷等级的系统安全性指标分配方法,经过算例分析,构建Petri Net层次系统故障模型进行指标分配。结果表明,分配值均在相应安全性指标内,该方法能够克服动态故障树法不直观、等分配法分配过于粗糙等缺陷,为飞机安全性设计与评估提供参考。     

液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

陆战场空域用户飞行碰撞概率评估

对陆战场空域用户飞行误撞因素进行了分析;在Reich模型的基础上,构建了飞行碰撞概率模型,包括垂直方向概率模型、侧向概率模型和纵向概率模型。为验证飞行碰撞概率模型的有效性,仿真计算了空域管制与协调系统的飞行碰撞概率指标,并对比分析了传统空域管制手段与空域管制协调系统的飞行碰撞概率指标的变化情况,结果表明:相对传统空域管制手段,空域管制与协调系统飞行碰撞概率大幅降低。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战。现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究。因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集群作战视角,将无人机集群划分为无自主时空协同型(Ⅰ类)、半自主编组协同型(Ⅱ类)、全自主任务协同型(Ⅲ类)三种类型,明确Ⅱ类无人机集群为主要反制对象;其次,深入分析无人机集群的技术弱点与战术劣势,以此作为无人机集群反制技术可行性的关键切入点;最后,梳理出七大类有效的无人机集群反制技术,并对其可行性进行分析,以期为未来无人机集群反制技术发展方向提供参考。     

无人机滑跑航迹控制模型与控制精度分析

航迹偏差的控制精度对滑跑起降至关重要,地面滑跑纠偏建模和地空航迹控制的切换策略是起降航迹控制设计的难点。从运动学关系出发,提出了地面滑跑纠偏控制的设计模型,使得复杂的地面航偏控制规律易于设计;利用同-反馈结构在多个状态的协调控制,实现了地空状态自然过渡的航迹控制切换策略;最后提出了提高航迹控制精度和进行风干扰补偿的措施。     

调相信号自动识别的高阶累积量方法

在信号调制类型识别中,在相干、同步条件下实现调制识别是一类比较典型的研究方法,假设已经实现精确的载波同步并已知精确的定时同步信息.先在相干、同步条件下,利用高阶累积量来进行MPSK信号调制类型识别,然后对频率误差和位定时误差对识别算法带来的影响进行了研究.结果表明算法对一定的频差和定时误差具有鲁棒性.     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。