星载多发多收SAR成像和抗欺骗干扰研究

星载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以解决方位向高分辨率和大测绘带的矛盾;同时,混沌二相编码(CBPC)信号具有类似随机信号的特点以及良好的自相关和互相关特性;两者都具有良好的应用前景。将CBPC波形应用到MIMO-SAR系统中,在实现高分辨大测绘带成像的基础上可进一步降低雷达信号被敌方分析截获的概率,提高雷达系统的抗干扰性能。仿真实验验证了此方法在抗数字储频式欺骗干扰中的有效性。     

基于增强型MAD单特征量地磁匹配导航算法

为了提高基于MAD(mean absolute differences,平均绝对差)算法的单特征量地磁匹配导航系统的定位精度,研究分析了影响MAD算法的地磁匹配定位精度的主要因素,引入RANSAC(random sample consensus,随机抽样一致)鲁棒算法与粗精匹配结合的分层搜索策略来提高匹配精度及缩短匹配时间.仿真试验结果表明,该算法能够在一定程度上提高单特征量的地磁匹配的精度与稳定性,并大大缩短匹配时间.     

对兵团高校大学生政治社会化的理性思考

兵团是在新疆特殊区域内承担特殊使命的屯垦戍边组织,作为由国家教育部和新疆生产建设兵团共建的兵团高校,大学生政治社会化则直接关系到复杂严峻人文环境下新疆地方和兵团的稳定与发展,关系到兵团文化的传承、兵团精神的弘扬及兵团事业的推进后继有人的大问题。因此有必要对兵团高校大学生政治社会化的有关问题进行探讨。     

基于相关性模型的舰船装备测试性分析与建模

为了提高舰船装备的综合诊断能力,在舰船设计、研制阶段就必须进行装备测试性设计工作。为此,根据舰船装备测试性要求,对装备进行了故障模式影响分析,确定了装备在设计和制造过程中所有可能的故障模式,以及每一故障模式的原因和影响,据此对装备功能和结构进行了划分。然后,利用相关性模型对舰船装备进行测试性分析与建模,建立了舰船装备组成单元的相关性图示模型、数学模型,并运用考虑可靠性和费用的优选方法,建立了舰船装备诊断树,得到舰船装备的测试方案。算例分析表明:该研究可有效提高舰船装备测试的效率,提升测试的经济性。     

基于二元决策图的多阶段任务系统可靠性分析

分析了多阶段任务系统(PMS)可靠性分析中传统二元决策图(BDD)建模方法的不足,提出了一种将多阶段任务失效事件分解为互不相容的阶段失效事件,然后分别建立可靠性BDD模型的新方法。通过该方法建立的PMS可靠性BDD模型不但可以计算总体任务失效概率,同时也能计算任务在各阶段发生失效的概率。最后,给出了一个算例,验证了该算法的有效性。     

履带车辆静动液辅助制动系统仿真与实验研究

针对履带车辆静动液辅助制动系统液力辅助制动和液力液压联合辅助制动工况,建立对应工况下的数学模型进行仿真研究,并根据相似原理进行静动液辅助制动系统实验．仿真和实验结果表明,所建立的数学模型能够准确反映系统的实际制动性能,且该辅助制动系统能够为车辆提供可靠的制动．     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

仿真概念模型可重用性评估

概念模型的重用已成为当今仿真研究的热点问题之一,本文主要对作战仿真中概念模型的可重用性评估展开研究。首先建立了概念模型可重用性评估指标体系,在此基础上研究了概念模型可重用性评估算法,对评估中领域专家的权重分配方法和评估结果的表示方法进行了研究,提出了“静态权重+动态权重”的组合权重分配方法和用Kiviat图表示评估结果的方法。最后对概念模型在“XX作战仿真系统”开发中的重用结果进行了分析,结果表明,通过概念模型的重用可以有效地缩短概念模型的开发时间,提高开发效率,提高概念模型的可信性。     

直接探测型窄脉冲激光雷达扫描性能分析

针对脉冲激光雷达系统,通过对激光脉冲重叠方式的分析,确定了采用"五点式"重叠方式进行扫描。针对这种扫描方式,分析了方位和俯仰两个方向的扫描光束角步长,确定了对于确定探测空域的最短扫描时间,推导了反射镜在方位和俯仰两个方向的扫描速度以及两者之间的定量关系,给出了脉冲激光雷达扫描器方位扫描速度和俯仰扫描速度设计的理论依据。最后分析了激光器和机械扫描系统所引起的系统误差,并给出了解决方法。     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第5讲 压缩感知理论中的信号重构算法研究

信号重构作为压缩感知理论的核心之一,是指从长度为m的测量向量Y重构长度为n(m n)的稀疏信号Θ的过程。由于测量次数远小于原始信号维度,信号重构成为欠定方程求解问题,一般没有确定解。然而,若Θ满足一定的稀疏性条件,问题有确定解。文章首先从解析几何角度出发,分析了压缩感知中稀疏信号重构的原理,并对已有的两大类重构算法分别进行介绍:一类是针对l0范数最小化的一系列贪婪算法,一类是针对l1范数最小化的凸优化算法。对前一类算法,选取了代表性的OMP、ROMP、CoSaMP和SAMP算法进行研究,并分析了它们的优缺点;对后一类算法,着重阐述了将BP问题转换为LP问题的推导过程,并介绍了两类经典的凸优化算法:BP-Simplex和BP-Interior。最后,展望了信号重构算法的研究前景。