异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

微处理器容软错误设计量化评估指标及评估方法

针对高可靠微处理器软容错设计,提出了一种新的可靠性度量标准,增强的平均无失效工作量,以解决现有度量标准没有综合考虑性能、面积、功耗开销带来的可靠性降低的缺点;提出了一种评估方法对增强的平均无失效工作量以及两种控制流检测技术进行定量评估。评估结果表明,软硬件结合的控制流检测技术较好地折中了可靠性、性能、面积和功耗。量化评估指标全面考虑了多种开销对微处理器可靠性的影响,采用相应的评估方法可以更加准确地对微处理器可靠性加固手段进行定量评估,以指导设计探索和设计优化。     

基于逾渗理论的无人机网络覆盖性能的研究

实现并维持网络覆盖是部署无人机网络的基本目的。然而,网络结构复杂,在无人机网络中实现并维持网络全覆盖是一项挑战工作。为此,对无人机网络覆盖性能进行研究,并利用逾渗理论推导实现覆盖的临界节点密度。对无人机在地面上的覆盖区域进行正六边形和正方形的近似处理,利用六边形棋盘和正方形棋盘对监测进行网格化,并结合逾渗理论,推导实现对监测区域进行全覆盖的临界节点密度。通过仿真实验,证实了所推导的临界节点密度的准确性。     

基于专利情报分析的Cubic公司MILES激光交战系统研究

在阐述了国内对实兵交战系统需求现状的基础上,文章提出了研究MILES系统的意义,利用Cubic公司的MILES系统专利进行定量分析和定性分析,在此基础上得出结论。MILES系统是成熟的实兵交战系统,其专利价值高,技术领域分布广,模拟效果佳,可以有效帮助部队提升实际作战能力,其专利技术很有借鉴价值。此结果可以用于帮助我国的实兵交战系统技术领域的研究和发展。最后提出一些关于学习MILES系统的建议。     

依据历史轨迹构建城市出租车移动概率模型

针对无法在线实时获取移动出租车实时状态信息的条件下,根据对历史轨迹信息的处理分析,提出将隐马尔科夫理论应用到城市出租车移动轨迹模型中,通过实际数据的分析建立出租车运动模型,通过对模型的计算来预测节点的位置分布概率,并在此模型上针对不同的用户需求进行查询处理,为用户提供搭车路线决策支持。通过利用真实数据集的实验证明,模型能够较好的模拟出出租车节点的运动状态,用户也能够从模型中获取较高精度的位置状态信息。     

随机滤波模型在变速箱剩余寿命预测中的应用研究

摘要：基于变速箱加速寿命实验的振动信号,提取信号的多种特征参量．通过分析各特征参量的敏感性和稳定性,选择幅域裕度指标、峰值指标、波形指标和RMS（RootMeanSquare）作为特征参量,建立一种基于随机滤波的变速箱剩余寿命预测模型,给出剩余寿命后验概率密度的递推公式,设计了极大似然估计方法求解模型参数,并经实例验证模型的有效性和实用性．     

空军院校飞行学员飞行前心理准备分析

飞行学员飞行前的心理准备状态对训练效果具有重要影响作用.学员飞行前的心理准备状态主要受其情绪状态、飞行信心及个性心理特征的影响.通过深入分析三者的影响作用机理,并有针对性的从心理筛选机制、心理训练体系和组织管理途径等三方面入手,提出了提升飞行学员飞行前心理准备程度的措施.     

我军心理防护的历史经验

本研究通过查阅历史文献,从心理防护的视角来研究我军的思想政治工作,总结了我军心理防护的历史经验如下：始终突出理想信念教育,提供精神动力源泉;健全基层政工组织,及时做好思想工作;严明部队纪律,加强作风建设;解决后顾之忧,开展立功运动;坚持出版报刊,鼓舞士气;创作优秀先进的文艺作品,激励基层官兵。     

利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。