对恐怖活动成因的深层透析

恐怖活动是困扰当今世界和平的大敌，其发生有许多表层或直接诱因。深入分析当今世界的经济体系和社会政治体制可以发现，一个国家或地区的经济发展不平衡、对社会资源的获取不平衡。是恐怖活动发生的深层根源。由此可见，根除恐怖活动的根本途径在于加强社会的和谐与协调发展。     

集成平台空域辅助阵列共址干扰抑制技术

针对同时存在恶意干扰与非法窃听的通信环境,提出一种协作干扰(cooperative jamming, CJ)掩护的保密通信架构,收发信机之间采用跳频技术躲避恶意干扰,并采用协作干扰技术阻塞非法窃听。但该架构的通信带宽较大,会在收发频率振荡器中引起显著的同相和正交(in-phase and quadrature, IQ)通道失衡。鉴于此,对收发IQ通道失衡引起的信号失真进行数学建模,给出接收机处信干噪比的数学表达式,并给出干扰抑制比的闭合表达式。仿真结果表明,收发IQ通道失衡引起的信号失真的功率远大于热噪声功率。随着收发IQ通道失衡加剧,所提架构的信干噪比和干扰抑制比性能均会急剧下降,当幅度和相位失衡分别达到0.95和π/50时,信干噪比和干扰抑制比均损失了47 dB。     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase,IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。     

新疆南北疆高等教育发展非均衡的比较分析

新疆的高等教育自改革开放以来取得了巨大的成就,但目前新疆南北疆高等教育在数量、规模与发展速度、办学条件、综合实力及师资等方面存在明显差距。本文以新疆南北疆普通高等院校为实例,比较分析南北疆高等院校发展非均衡的现状,并提出加快南疆高等教育发展的建议,以期逐步缩小南北疆高等教育发展的差距,促进区域高等教育协调、均衡发展。     

转子动不平衡条件下的末制导炮弹弹道特性

针对因工艺导致的惯导陀螺存在不平衡质量的问题,讨论了转子在不平衡力偶作用下的运动特性。通过建立转子形体坐标系、惯性主轴坐标系以确定转子主轴相对惯性空间的方位,并分析了转子定向性的变化对惯导飞行控制过程的影响。同时,利用末制导炮弹刚体弹道模型进行了仿真,结果表明:转子铅垂方向以及水平方向的动不平衡角对末制导炮弹的射程和侧偏具有重要的影响。     

认知失衡与我国群体性事件产生的心理原因分析

根据利昂·费斯汀格的认知失调理论引申出认知失衡概念，分析群体性事件发生过程中，群众对政府的期望值、对政府的公信形象、对社会现实和对社会参照群体的认知失衡，使一些群众产生心理失衡，致使他们对政府态度的转变和实施一些反社会的行为。必须贯彻党的群众路线，树立党员干部的良好形象；着实解决群众关心的利益问题，促进群众对政府的认知协调；把握群众工作的主动权，及时纠正群众的认知失衡。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

基于定点剪出法抗滑桩滑坡推力分布形式的确定

针对现有滑坡推力分布假设为三角形、矩形或梯形等不合理现状，提出基于定点剪出假设确定滑坡推力分布的方法。在不平衡推力法的基础上，分析桩身若干点以上潜在滑体稳定性对滑坡推力的影响，然后在相邻段滑坡推力分布为线性的条件下，计算全桩若干点处滑坡推力的分布值。结果表明，定点剪出潜在滑体的稳定性对滑坡推力分布影响较大，若该稳定系数大于工程安全要求时，则无滑坡推力产生，若该稳定系数小于工程安全要求且相邻段稳定系数相差较大时，滑坡推力分布将会产生突变。最后通过一个边坡支护桩滑坡推力分布的工程实例，对该理论分析的合理性进行了说明。且在抗滑桩结构设计中，可根据桩身若干点滑坡推力分布值，采用变截面配筋，以节省工程投资。     

基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术，并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中，振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase，IQ)不平衡，从而破坏子载波的正交性，严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响，提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点，直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列，并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络，加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明，该算法能有效地补偿IQ不平衡失真，并且在幅度和相位失真的补偿上，其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法，证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。