0.13 μm标准CMOS工艺的高可靠流水线模数转换器

针对航空航天电子系统对高性能模数转换器的需求,采用0. 13μm标准互补金属氧化物半导体工艺,设计可以在极端温度和空间辐射环境中稳定可靠工作的12位分辨率、50 MS/s采样率的流水线模数转换器。通过采用无采样保持电路以及抗辐射电路和版图加固等技术,在减小功耗的同时有效地削弱总剂量辐射效应的影响。测试结果表明:在-55～125℃温度范围内以及150 krad(Si)的总剂量辐照条件下,得到大于64 dB的信噪比、大于73. 5 dB的无杂散动态范围和最大0. 22 dB的微分非线性。     

基于VxWorks的某型飞机机载总线仿真系统

结合我军的某新型飞机,介绍了一种基于嵌入式实时操作系统VxWorks的总线仿真系统设计方法.使用航空机载总线技术,计算机局域网技术,重点是VxWorks技术,论证并设计了虚实结合的机载数据总线的通信仿真系统,构造了具有远程通信能力的飞机内部设备连接、分析、研究、实验、测试的通用平台.     

油水两相分层流层流流速分布计算分析

利用剪切力比模型,进一步讨论了油水两相分层流层流流动的速度分布规律,将水相流速假设为抛物线形式分布与实验结果有较大偏差,将水相分为拖曳和返流两段更接近实际情况,模型所得水相计算结果更接近实验数据。指出剪切力比模型能否适合于油水两相分层流动计算理论需要更多实验结果验证。     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

基于解距离的纯方位观测器最优机动轨迹

目标距离是潜艇进行作战决策和武器使用时考虑的一个重要参数。为了在纯方位观测条件下快速解算目标距离,提出了一种新的几何算法,即利用假想方位与观测器测量方位的几何关系,通过解平面三角形获得目标距离的解析解。对距离误差进行了分析,提出降低距离估计误差的观测器最优机动方案,并求得观测器等速运动时最优机动航向的解析表达式。进一步提出了一种工程简化的次优机动方案,并求得其解析解。所提出的解距离方法和最优机动方案具有理论和工程应用意义。     

基于快速独立分量分析的异步多用户检测方法

深入分析了非理想功率控制下异步CDMA多用户接收机的信号特点,推导出了多小区接收信号模型。提出了基于快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)的异步多用户检测方法,该方法具有抗远近效应,抗多址干扰的能力。仿真结果表明:该算法具有迭代次数少、计算量小、多用户分离效果好的优点,非常适合于非理想功率控制下的多用户检测,该方法大大提高了非理想功率控制下多用户接收机的性能。     

基于期望模型的变结构交互多模型算法

采用变结构思想,提出一种基于期望系统噪声模型的变结构交互多模型算法。算法中,预测噪声变化范围的噪声模型集不再采用固定结构,而是根据量测新息在线辨识和调整,使之更加接近于目标的真实运动模式。基于模型匹配概率与先验的马尔科夫切换概率调整期望系统噪声模型噪声方差,得到一个最优的系统噪声模型集。将该算法与交互多模型算法相结合,得到一种变结构交互多模型算法。仿真结果表明,该算法对机动目标的跟踪精度要优于固定结构的交互多模型算法。     

国内外基础化学教学对比及应用

我国目前基础化学的教学内容和课程体系,应参考美、英、德等国的基础化学教育理念和教学手段,从拓宽教学知识体系、引入学科前沿成果、加强案例素材应用、完善多媒体教学、充分发挥学生的主体作用等方面入手,同时通过多种教学手段尝试和改进,达到激发学生兴趣、提升学生科学素养的目的,以增强教学效果。     

虚拟行为机制下的恶意代码检测与预防

Cohen证明了不存在一个算法可以精确地检测出所有可能的计算机病毒。MCDPM是一种基于虚拟行为机制的恶意代码检测方法,其目的是避开Cohen结论的限制,从而实现对恶意代码的有效检测和预防。MCDPM将传统的代码行为过程分解为虚拟行为发生和实际行为发生两个部分,通过对虚拟行为及其结果的监视和分析,实现对代码行为的精确检测。由于MCDPM的分析结果是建立在代码的确切行为之上,因此其判断结果是真实和准确的。对于非恶意代码,MCDPM则可以通过实际行为发生函数将其运行结果反映到系统真实环境,保持系统状态的一致性。MCDPM可以用于对未知恶意代码的检测,并为可信计算平台技术的信任传递机制提供可信来源支持。