基于循环子空间理论的线性系统测试矩阵优化

研究了线性定常系统在循环指数大于1(即其约当标准形不同的约当块有重根)的情况下测试矩阵的优化方法.以循环子空间相关定理的证明为基础,根据根向量链的相关特性,得到了测试向量的线性和与系统观测性的直接关系,给出了在保证系统可观测性的同时,使得测试代价最小的测试矩阵优化方法.算例表明,提出的方法简单直观,对配置测试向量具有良好的工程价值.     

向老子学和谐管理

老子的道治以“无为”、“人法地，地法天，天法道，道法自然”为中心，始终贯穿着和谐思想和人文理念。重新认识老子的思想精髓对改进部队管理、推动和谐发展有极好启示。     

加速寿命试验的相关性研究

阐述了加速贮存寿命试验与自然贮存试验相关性的概念。讨论了几种常用的相关性评价方法,并用实例进行了相关性计算与分析。     

低截获概率雷达信号的循环谱相关函数检测方法分析

给出了一些噪声、干扰及低截获概率雷达信号的循环谱相关函数 ,分析了其在噪声与干扰中检测的优越性 ;对循环谱相关函数与Wigner Ville分布、解线调、模糊函数进行了比较 ,分析了它们的一致性 ,并比较了循环谱相关函数的几种主要估计算法。从这些分析中可知 ,循环谱相关函数是检测低截获概率雷达信号的有效方法 ,抗干扰能力强 ,并具有实时处理的潜力和可能性     

潜艇技术四“王牌“

海湾战争后,拥有潜艇的国家(地区)已增至45个,水下较量日趋激烈。西方各国为了保持并扩大其传统的潜艇优势,纷纷加大对新一代潜艇的研制力度,目前,一系列具有革命性的潜艇新技术已随     

采用射流掺混增强的前可调面积涵道引射器数值模拟

为了提高风扇外涵和核心机驱动风扇级外涵流体的掺混效率，提出一种采用射流掺混增强的前可调面积引射器设计方案。通过数值模拟的手段对流量特性、流动掺混和总压损失等方面进行了研究，并同基准模型进行了对比分析，结果表明：采用波瓣混合器结构的前可调面积引射器设计，显著地增加了较高出口背压工况下风扇外涵的流通能力；新的设计方案不仅没有增加低出口背压工况下的总压损失，还减小了高背压出口工况下的流动损失；流向涡的特征尺度是提高掺混效率的关键，可以进一步优化波瓣混合器几何轮廓，以满足调节机构对结构设计的要求。     

为倒下的身影喝彩

世界是一片肥沃的土地。每当你怀着期待心情播种,怀着感恩的心情收获时,你是否有注意到那些在你收获时倒下的身影?当你收获农作物的时候,它们为了种子倒下了;当你收获鱼和肉的时候,它们为了你的饱暖倒下了……你收割了麦子,不要只看着麦粒的金黄,也应看见大片大片倒下的麦秆。     

自然背景下对人工红外目标的分形检测

针对红外图像目标检测问题,提出了一个改进的差分计盒方法(DBC法).该方法利用特定应用环境中自然背景的渐变均匀性与人工目标的突变奇异性,改进了差分计盒方法的分形维数计算和J曲线的判别策略.改进后的算法没有运算量的明显增加,能够实现对多个目标的检测,并且对噪声具有更好的鲁棒性.理论分析以及两幅海上和空中目标的实验检测,验证了该算法的有效性和正确性.     

公私伙伴关系：“民参军”的一种有效途径

在国防工业全球化浪潮中,为了强化国防工业基础,美、英等发达国家不断深化国防采办制度改革,在发展国防工业的过程中鼓励构建各种公私伙伴关系(private-publicpartnership,简称PPP),取得了良好的经济效益与安全效益。从本质上看,公私伙伴关系就是公共部门与民营部门之间的委托代理关系。这种关系的建立有利于将非公有制经济成分进入自然垄断产业,对于促进“民参军”、推动非公有制经济参与国防科技工业建设具有十分重要的意义。     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。