指挥信息系统信息网络安全控制研究

针对指挥信息系统日益凸显的信息网络安全问题,分析了指挥信息系统结构模型及面临的安全威胁,在此基础上运用网络控制论的原理和方法,建立了指挥信息系统安全控制的基本框架和技术体系,明确了信息网络安全控制的核心内容和技术措施,并举例分析了信息网络安全控制系统的体系结构及组成功能,为有效保障指挥信息系统信息网络安全提供了新的途径和方法。     

受限空间人员被困事故消防救援研究

归纳总结了受限空间人员被困事故的特点,分析了此类事故救援过程中需要的器材装备,论述了受限空间人员被困事故的救援技术,并针对此类事故救援、训练、研究提出了建议。     

“慕课”对边防部队职业教育的启示

阐述“慕课”的内涵价值与优势特征,分析新时期边防部队职业教育的需求,提出边防部队职业教育应积极引入“慕课”教学理念,加强顶层设计,科学规划职业教育,加强制度建设,正确把握发展方向.     

基于技术规范视角的重庆大型商业建筑设计防火规范的制定

从技术规范的辩证视角出发,提出重庆《大型商业建筑设计防火规范》修订的全程性、综合性、辩证性及实践性原则。基于重庆市现有大型商业建筑营业面积、人员密度等数据,运用统计学工具,借鉴国内外标准,在保证防火安全性能的前提下,统筹考虑重庆大型商业建筑的地方特点,在人员密度、室内商业步行街设计及消防设施强化等方面,科学定量,适度超前,科学制定新防火设计规范,并给出了规范的主要内容。为建筑防火设计规范的制定和修订,提供了思路。     

谈消防控制室的消防安全整体解决方案

消防控制室是建（构）筑物消防设施的控制、指挥、调度枢纽,是消防设施核心中的核心,直接决定能否尽早发现火灾、全面控制火灾、成功扑救火灾、组织迅速疏散。从设计、施工、使用三个方面系统阐述了消防控制室存在的常见问题及解决方案,以期科学、安全、合理地发挥消防控制室的各项功能。     

气液同轴双离心式喷嘴喷雾特性

采用流体体积方法分析涡流器离心式喷嘴内部流动过程,采用单反相机和相位多普勒测速仪测量离心式喷嘴、气液同轴双离心式喷嘴的喷雾特性。发现涡流器离心式喷嘴内部流动的总压损失主要发生在涡流器槽道入口、收敛段和等直段。等直段使液膜厚度减小,喷雾锥角减小。离心式喷嘴喷雾粒径分布范围沿径向逐渐增加,轴向速度分布范围沿径向先减小后逐渐增加。气液同轴双离心式喷嘴喷雾特性受气液比影响很大,气液比小时旋流空气使喷雾锥角增加,粒径分布范围减小;气液比大时,气体膨胀压缩喷雾,使大液滴能够到达喷雾中心,喷雾外侧为二次雾化成的细小液滴。     

车载InSAR前视三维成像技术

野外和非结构化环境下的障碍探测是无人驾驶车(UGV)环境感知的难题之一。基于高度识别障碍是一种有效的解决途径,提出了干涉合成孔径雷达(In SAR)的三维障碍物成像策略,研究了In SAR信息处理流程,分析了干涉基线和运动误差对车载In SAR高程测量精度的影响,仿真了无人车前场景存在遮挡时的In SAR高程测量,证明了In SAR用于UGV前方环境感知的可行性。     

星载AIS检测概率建模与仿真分析

针对现有星载AIS检测概率低的问题,对星载AIS接收信号冲突和检测概率进行了研究和论证,并对影响检测概率的诸多因素进行了分析。分析了星载AIS与地面AIS的差异性,指出了星载AIS面临的新挑战。重点对星载AIS信号多网冲突问题进行了研究,建立了一种基于船舶分布密度函数的星载AIS检测概率模型。通过分析时隙冲突、船舶动态、轨道高度、天线类型和B类AIS船舶等因素对系统检测概率的影响,为工程设计和性能评估提供了一定参考依据。     

基于加权MHD的反舰导弹预定目标选择方法

平均Hausdorff距离(MHD)方法基于编队的整体形状进行匹配来寻找对应点,因此,不像距离选择区法和扩展搜索图选择法那样受导弹自控段的导航误差和目标机动散布的影响。为了进一步提高反舰导弹的目标选择能力,考虑所匹配点集不同区域对Hausdorff距离函数的贡献程度不一样,提出了加权MHD(WMHD)来研究编队预定目标选择问题。首先通过刚体变换方法将火控雷达和末制导雷达探测到的编队点集进行位置匹配,然后利用WMHD方法获取其最优变换位置,最后据此最优变换位置预测预定选择目标在末制导雷达开机的位置。通过仿真实验表明其具有较强对抗冲淡干扰和形状扭曲失真的能力,且性能明显优于MHD方法。     

一种具有遗忘特性的在线学习算法框架

基于凸优化中的对偶理论,提出了一种具有遗忘特性的在线学习算法框架。其中,Hinge函数的Fenchel对偶变换是将基本学习问题由批量学习转化为在线学习的关键。新的算法过程是通过以不同方式提升含有约束变量的对偶问题实现的:(1)梯度提升;(2)贪婪提升。回顾了以往的相关研究工作,并指出了与之的区别与联系。人造数据集和真实数据集上的实验结果证实了算法框架的有效性。算法可以很好地处理数据流中的分类面漂移问题,为设计和分析新的在线学习算法提供了一个新的思路。