2014—2016年FY-3C与COSMIC掩星电离层特征参数的比较

利用由FY-3C和COSMIC两个全球导航卫星系统无线电掩星任务提供的2014—2016共3年的电离层电子密度廓线，基于时间间隔7.5 min、经纬度间隔2.5°的时空匹配窗口，对两个掩星任务的电离层峰值密度（NmF2）和峰值高度（hmF2）进行了比较。结果表明：由两个任务得到的特征参数相关性良好，各年之间相关性水平基本稳定，其中各年NmF2和hmF2相关系数的平均值分别为0.87和0.75；FY-3C的特征参数相对于COSMIC的偏差很小，各年NmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±0.25×10⁵ el/cm³和±15.0%，hmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±7.00 km和±1.80%。此外，由两个任务得到的特征参数在空间上均表现出赤道及低纬地区数值较高且呈“条带状”分布的特点，且两个任务都监测到了2016年相对于2014年和2015年NmF2和 hmF2均存在显著下降的现象     

BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

塞曼效应分类浅析

对原子的光谱在磁场中的分裂现象进行了较为简单的说明及分类。     

小处看得破 大处忍得过

《幽闲鼓吹》里记载唐朝张延赏一则“小处看得破,大处忍不过”的故事,有着深刻的现实警示意义。张延赏刚任节度使就遇上一个积案。案子涉及众多无辜,冤情甚大,虽然真相早已查明,但由于有人暗中左右,导致案子久拖不决。张延赏异常气愤,命令主审官十日内务必作出判决。谁知第二天,张府桌子上就出现了一个“红包”,上面写着:“送钱三万贯,请别再追问此案。”张看后拍案而起,当即叫来办案人员让他们火速结案。不料,第三天桌子上又躺着一个“红包”,上面印着五个金字:“送钱五万贯。”张延赏看后心想,想拿五万贯收买我,做梦去吧。又把手下人叫来,…     

人工扰动电离层对电波传播的影响研究

根据三维数字射线追踪法,研究了扰动后的电离层对不同波段的电磁波传播的影响,结果表明:利用人工手段扰动电离层可以显著影响无线电波的传播,受扰电离层可以引导甚低频波(VLF)进行"哨声模式"传播,进而实现对潜通信;使得短波(HF)传播轨迹发生偏转、逃逸、聚焦和散焦,进而实现短波干扰;降低卫星通信频率,进而利用新波段实现卫星保密通信,同时还能产生透镜效应,对实现卫星通信的甚高频波(VHF)产生额外增益,增强通信效果。     

潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法

结合潜艇适航性变量监测问题,研究了卡尔曼滤波器的原理和异常行为检测,分析了异常数据对卡尔曼滤波器影响,并通过新息分析和过程信号引入不确定性,给出了一种对异常数据进行剔除并对滤波器进行修正的方法.对潜艇适航性中的横摇进行了数值仿真,给出了经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的对比仿真结果.仿真结果表明:采用改进算法处理,可以有...     

考虑充放气过程的某型制导炮弹内弹道计算

考虑到弹底压强、尾翼汽缸内压强变化情况与汽缸张开式尾翼展开关系密切,研究了某型制导炮弹内弹道性能,建立了考虑汽缸充放气过程的内弹道两相流模型.针对尾翼张开异常现象,分析了尾翼汽缸气孔直径变化引起的汽缸压强变化情况,计算结果表明:张开式尾翼汽缸内外压强差随气孔直径的变化而变化,气孔直径变化到一定值时,汽缸尾翼在膛内开始外张.研究结果为分析气孔烧蚀引起的尾翼张开异常现象提供了理论依据.     

维护青年官兵身心健康三要

当前,伴随着党在新形势下强军目标的深入推进落实,全军上下正在轰轰烈烈地掀起一场波澜壮阔的强军建设实践,其范围之广、力度之大、影响之深前所未有,随之而来的必然是使命任务加重、实战化训练频繁、官兵承受压力加大。在这种情形下维护好青年官兵的身心健康,对于实现强军梦想、提升部队战斗力、推动安全发展具有十分重要的意义。一是人际关系要"融洽"。心理学家通过广泛的调查和研究发现,良好的人际关系,尤其是亲子、夫妻、亲密朋     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。