加强海防部队信息化建设

陆军海防部队是新型陆军的重要组成部分。军队规模结构和力量编成调整改革后,海防部队进行了全面整体重塑。海防部队信息化建设矛盾仍存在规划建设多元、装备相对滞后等问题。信息化建设应立足海防部队"岸岛海衔接、侦攻防一体"要求,尽快解决薄弱问题,加速推进向信息化、智能化海防转型发展。     

基于二维雷达组网目标高度定位算法

讨论了通过二维雷达组网的方式可对目标高度进行估计,并对所求出的高度进行了误差分析,通过仿真得到了目标高度和方位角对高度误差的影响。在实际中由雷达站和指挥所的经度、纬度和海拔,可将雷达站测得目标的信息转化到以指挥所为原点的直角坐标系中,为指挥员提供空情,以便进行决策和指挥。     

美军陆航信息化能力建设之启示

陆航作为地面垂直力量的重要标志,是新时期军事变革的关键领域。美军以体制编制改革、主战平台建设为抓手,从机动作战、发现作战、打击作战、作战指挥、防护作战、保障作战等能力建设入手,迈出向目标部队转换的步伐,走在国际前沿。通过梳理美陆航在战略转型、平台规划、能力建设中的特点,从高速平台、无人平台、有人无人协同技术等方面对我新军事变革下陆航发展提供决策支撑。     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。     

转动算符表示矩阵的计算

利用量子体系态空间基矢的完备性,通过表象变换,直接计算出转动算符∧D(α,β,γ)在{∧J~2,∧J_z}表象中的矩阵表示.该方法简单而有效.     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

阿基米德螺旋天线的群延迟和UWB-SAR系统延迟的补偿研究

将Archimedean天线的群延迟分为色散部分和非色散部分.利用Archimedean螺旋线的几何特性揭示了其固有的色散特性,有效地解决了该类天线群延迟未知情况下的补偿问题;将天线群延迟的非色散部分等效为附加系统延迟,利用定标体形成的曲线特征,提出了一种基于Hough变换(HT)的延迟系统估计方法,并利用曲线的对称性降低HT的维数,提高估计速度.轨道超宽带SAR数据的处理结果验证了所提方法的有效性.     

空中机动平台光电载荷无源定位算法及坐标变换分析

针对空中机动平台搭载光电载荷实现对目标无源定位的应用背景,提出一种基于最小二乘的无源定位方法;对其中涉及到的各种坐标系进行了分析,并对坐标系之间的转换进行了讨论.仿真数据及试验数据的分析,验证了所提出的定位算法的有效性及坐标系转换的正确性.     

转型期再分配中存在的问题及其治理对策

转型期再分配中存在的问题既有认识上的 ,也有操作上的 ,既包括理论研究层面 ,也涵盖政策设计领域。具体问题包括对再分配原因的认识、目标的选择、问题的认定、地位的判断、功能的界定与作用的发挥、主体的确定与手段的运用等。要治理这些问题 ,就必须强化原因认识、规范目标选择、准确认定问题、科学判断地位、合理界定功能、有效发挥作用、完善主体、健全手段     

坐标变换的虚时频率与辐射温度

对文献[1]提出的零温到有限温度时空的普遍坐标变换作了推广讨论.用共形异常和Green函数的方法计算了温度时空的能量密度和基态能,证明坐标变换的虚时频率就是温度时空的Hawking辐射温度.并运用热力学第零定律等价于钟速同步的传递性的论断讨论了上述结论.