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。     

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

探空火箭风场补偿及等效弹道风转化

介绍一种以计算机变步长迭代搜索替代以往的查表算法来获得风场中火箭补偿参数的方法 ,避免了采用近似理论造成的误差 ,以及复杂的造表过程 ,提高实际工程中的处理速度与自动化程度 ,而且精度比原风权法要高。此外 ,本文还提出一种新的弹道风生成方法。在等效程度上 ,比风权法要高     

计算流体力学及其可视化技术与应用

运用计算机可视化技术对三维数据场进行研究．主要对流场的表示方法、可视化实现步骤和应用进行阐述．     

结构(构筑)物拆除爆破倒塌的数值计算

拆除爆破中,结构物动态塌落过程的研究一般基于两种方法：一是简单的分析模拟;二是通过计算机进行详细的数值模拟。前者,是设计得对简单结构进行观察提供实际施爆方法,但并未包含才质和详细结构因素。后者,可通过结构材质、结构特性及其破坏准则等,按弹性分析一有限空位分析－结构失稳、破坏塌落全过程进行分析,实现爆破结果预示或再现结果。然而,数值方法的影响因素众多且多变,如何把握和评估诸因素,是数值方法可靠与否的     

国民经济动员指标体系再探宏观决策指标体系

国民经济动员宏观决策指标体系是用于决策和评价的指标体系。对其体系及数据的处理可采用规范法和多指标综合评价法。军品产值、国家国防和动员开支、军工劳动力人数、每千人外科医生数、国防工程投资总额、国防科研和开发经费总额、城市人均人防工程设施面积、高速公路中飞机跑道段长度、每50公里公路加油站数、每50公里汽车修理厂(站)数、每千人病床数、每百人电话机拥有量、移动电话用户、大型货车拥有量、大型客车拥有量、铁路货车拥有量、特大及大型机动船拥有量、粮食储备量、汽煤柴油储备量、天然和合成橡胶储备量共20个指标可选用来构建其体系。用限差阈值法对不同量细的国民经济动员指标进行无量纲化评价比较理想。     

求解BOOLEAN方程的新方法

应用分离表提出了求解BOOLEAN方程的新方法,该方法的基本思想是在求解BOOLEAN方程的过程中,去掉冗余计算,使得其计算速度大大的提高。同时还研究了该方法在数字电路测试产生中的应用。     

汉明距离的电路计算

介绍了几种汉明距离的电路计算方法,并对其性能特点进行了分析。