基于MA的自适应多载波并行组合扩频通信技术

为了提升多载波并行组合扩频的通信性能,将自适应技术应用于多载波并行组合扩频通信系统中,并基于边缘自适应准则（MA）,针对多载波并行组合扩频（PCSS-OFDM）通信系统和多载波差分多相并行组合扩频（DMP-PCSS-OFDM）通信系统,分别提出两种自适应通信方式。在多种多径信道环境中的仿真结果显示：在多径信道中,自适应PCSS-OFDM系统的误码率相比PCSS-OFDM系统有显著降低;自适应DMP-PCSS-OFDM系统则更适用于相干带宽较窄且衰落较深的信道中。     

基于马赛克战的国防科技发展需求分析

<正>马赛克战最早于2017年由美国防高级研究计划局（DAPPA）提出,旨在借鉴“马赛克”拼图简单、可快速拼接等特点,将“发现、锁定、瞄准、交战和评估”杀伤链的各作战单元,分布在各作战域的有人和无人平台上,从而构建可动态组合、交互操作、跨域协同、自主适应的装备技术体系。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

军事行政消耗性支出的效应分析

文章通过理论与模型相结合的方法,分析了军事行政消耗性支出的经济效应、社会效应、归宿效应,得出了在保证军队发展的基础上维持军事行政消耗性支出的稳定增长、但规模应尽量压缩的结论。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

基于大数据分析的网络管理智能化

军事通信网综合管理系统中,各专业网络运行情况的主要数据都可汇总到综合网管数据库中。这些网管数据中隐含了网络运行的几乎全部信息,但即使是最有经验的网络管理专家面对这些繁杂的数据也只能望洋兴叹。面对大数据的智能分析技术则有可能实现网络运行态势的高度可视化,充分理解和详细把握全网运行状态,像知识、经验、联想丰富的专家一样不知疲倦地对网络运行状况进行全面细致地分析,从海量的网管数据中发现网络故障的蛛丝马迹,发现隐含的问题,预知网络变化。论文介绍了利用大数据分析技术实现网络管理智能化的现实目标,基于性能的网络异常预测预报、基于性能和事件的故障分析诊断、网络运行知识的挖掘利用等方面的功能和技术途径。     

平时准备好 用时过得硬——民兵预备役部队参加抗震救灾行动的启示

今年以来,在抗击南方雨雪冰冻灾害和四川特大地震灾害中,广大民兵预备役人员发挥数量大、专业多、动用方便、突击能力强等优势,为夺取抗震救灾的胜利作出了重要贡献,也为新形势下民兵预备役部队完成多样化军事任务带来了启迪。建立高效灵敏的组织指挥体系是完成多样化军事任务的     

傅里叶望远术中的相位闭合分析及其仿真

傅里叶望远术是近年来受到广泛关注的一项主动成像技术.它利用直线干涉条纹对目标的傅里叶频谱进行提取,并利用相位闭合技术消除随机相位,最终获取同步轨道目标的高分辨率图像.对傅里叶望远术的基本理论进行了推导,详细阐述了相位闭合实现方法,并对整个过程进行了计算机模拟.仿真实现了对两个目标的频谱扫描并重建了它们的二维灰度图像,充分验证了傅里望远术的正确性和可行性.     

空降作战发展特点

空降作战足现代航空技术广泛应用于地面作战的产物.航空技术的进步促进空降作战的发展,空降作战的发展推动地面作战理沧、原则、形式的改变与变革.当今空降作战,在最新航空技术的支撑下得到了全面快速的发展,由一种特殊的作战行动发展成为陆战场的基本作战样式,推动地面作战日益由平面走向立体.目前,从世界整体而占空降作战呈现以下发展特点.