双站协同侦察雷达信号分选新方法

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

侧向喷流非定常干扰效应研究北大核心

通过多状态对比分析,给出了适用于此侧向喷流问题的非定常数值计算方法,并进行了侧向喷流开启和关闭后非定常流场建立和消退过程的研究。结果表明:喷流启动后,在1.5 ms时,喷流强度和高度达到最大,但此时激波不稳定,进行不稳定摆动,至5 ms时,喷流干扰流场完全建立并达到稳定状态。喷流关闭后,喷流前方弓形激波的强度和高度迅速减小,喷流影响区也迅速减小,由于气流粘性产生的延迟效应,至10 ms时,喷流干扰影响基本消退。     

卫星对地面目标时间窗口快速预报算法

卫星对地面目标的时间窗口计算是航天领域的一个重要问题。对圆轨道卫星对地面静止目标的时间窗口问题进行了研究,并针对该问题提出一种快速求解方法。该算法首先分析未考虑地球自转时的卫星对地面目标的时间窗口,然后根据地球自转特征对计算结果进行迭代修正,从而得到该周期内卫星精确的时间窗口。通过数值计算结果表明,卫星时间窗口绝对误差在0.1 ms量级,相比1 s步长的跟踪传播法,计算时间减少99.1%。     

党员管理须下真功

常言道,"师傅领进门,修行靠个人。"站在党员发展和管理的角度来看,党员要想更好地"修行",除了严格要求自己外,党组织也要履行好"师傅"的职责。这就要求各级党委组织部门在积极发展党员的同时,坚持抓好党员的管理工作。一是在发展对象上下工夫,优化党员队伍结构。坚持把发展重点放在生产一线、青年团员上。着眼党员队伍长远建设,通过开展"双培双带"、团组织推优等活动,做好从生产一线、青年团员中发展     

(2015GIS)基于GIS的视频传感器覆盖范围计算方法

视频传感器覆盖范围计算是视频传感器网络初始配置、优化部署等的核心基础,其精度严重影响覆盖分析的结果,然而现有很多方法并未考虑计算方法执行效率与精度的影响,而方法的精度与效率在大范围监控视频覆盖分析应用中显得尤为重要。文章提出了一种兼顾速度与精度的视频传感器覆盖范围计算方法,首先将地理空间进行格网化;然后计算每个格网角点被视频传感器其覆盖状况,用0或1表示;接着,以格网四个角点的覆盖情况描述格网的覆盖情况,将格网分为16种覆盖状态;然后,逐步细化整个格网覆盖状态非(0000)和(1111)的格网,直至达到预设精度;最终获得视频传感器的覆盖范围。实验结果表明,本文方法能够更为精确地获得部署在地理场景中视频传感器的覆盖范围,同时兼顾了计算方法的速度和精度。     

基于加权侦察覆盖指数的无人机侦察航路评价

利用无人机瞬时探测范围和无人机对雷达定位精度构建无人机有效可定位区。综合预定区域目标存在概率和沿侦察航路飞行无人机有效可定位区对栅格侦察覆盖指数,构建加权侦察覆盖指数指标。基于加权侦察覆盖指数,对无人机侦察航路优劣进行评价。     

面孔

你是不是高原人,你是不是从高原上来,只需要看看你的面孔,看看你的眼睛。它的特征是——你的面色黝黑,无论你抹多少防晒霜,也挡不住高原的紫外线。你的嘴唇干裂,喝水与抹唇膏也无济于事。你的头发开始变得稀疏,眼球总是布满血丝,嘴唇发乌成为常态。这些是我们在高原上常见的面孔,这些面孔,承载太多的生命坚毅的信息,也承载太多奉献的信息。他们是千千万万在高原服役的官兵的影子,让我们记住这些面孔。     

两栖型指控车非线性横摇安全盆侵蚀研究

采用单自由度系统研究了两栖型指控车在规则波激励下的非线性横摇和倾覆,非线性横摇控制方程应用四阶龙格库塔法进行数值积分;以波浪扰动力矩的幅值和波浪的频率作为变量,研究了两栖型指控车的安全盆侵蚀问题。以波浪扰动力矩的幅值为变量的安全盆侵蚀研究结果表明:当波浪扰动力矩大于0.01时,安全盆开始出现侵蚀现象,当波浪扰动力矩大于1.84时,安全盆的安全域已经变成了几个离散的点,随着波浪扰动力矩继续增大,安全盆的安全域将继续严重侵蚀,直到消失为止。以波浪频率为变量的安全盆侵蚀研究结果表明:两栖型指控车的安全盆侵蚀对波浪的频率敏感,安全盆出现明显的侵蚀;随着频率的增大,安全盆侵蚀将不会发生,表明两栖型指控车对高频波浪是安全的。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。