TNT生物代谢的可能途径

因具有毒性和三致作用,污染环境介质中TNT去除倍受关注。为了能更有效地去除TNT,在总结大量文献的基础上,主要从TNT反应性质方面探讨其生物代谢途径。TNT的结构决定了TNT难于生物氧化、易于生物还原。TNT还原以硝基基团的序批式还原为主,一些中间代谢产物还会相互作用生成聚合物,产物TAT需在严格厌氧条件下生成;TNT的芳烃环也可实现加氢脱硝还原,以利于下一步反应的进行;此外,TNT可同时发生硝基还原和芳烃环还原,两条途径的中间产物还会相互作用生成一些聚合物。TNT的氧化以间接氧化为主,直接氧化很少。由于TNT本身结构的复杂性、反应条件或介质的不同、中间产物的多样性,使得TNT代谢途径还具有很大的不确定性,故仍需进行深入研究。     

洞库口部的水雾热红外伪装性能分析

洞库口部与背景的红外辐射差异是红外热成像仪探测洞库口部的基础。介绍了人工水雾及其红外伪装原理,同时,将水雾设备作用于实际洞库口部。通过红外热成像仪采集数据,测试和比较了水雾开启前和开启1,2 min时洞库口部的红外热图,并结合红外图像信息处理软件进行定线温度分析。结果表明:人工水雾在洞库口部的红外伪装方面起到了很好的遮蔽效果。     

UCAV空面多目标攻击三维轨迹规划技术

研究了单架无人作战飞机(UCAV)攻击多个地面目标的三维轨迹规划问题。首先,将问题形式化为一类特殊的旅行商问题(TSP),即带动力学约束的邻域访问TSP问题(DCTSPN)。其次,针对规划空间维度过高、搜索代价过大的问题,提出了一种基于概率路标图(PRM)的方法。该方法借鉴了基于采样的运动规划方法的思想,并结合多种组合优化技术,将原本连续状态空间中的轨迹规划问题转化为离散拓扑图上的路由问题。求解过程分为离线预处理和在线查询两个阶段。离线阶段采用Halton拟随机采样算法及Noon-Bean转换方法,将原问题转化为经典的非对称旅行商问题(ATSP);在线阶段根据战场态势的实时变化,快速更新路标图,然后采用LKH算法在线求解问题的近似最优解。为了保证生成的飞行轨迹满足平台的运动学/动力学约束,算法基于Gauss伪谱法构建了局部轨迹规划器。最后,以攻击时间最短为优化指标对算法进行了仿真实验。结果表明,本文提出的方法能够以较高的精度和在线收敛速度生成真实可行的、较优的多目标攻击轨迹。     

对塔康系统信标台干扰效能评估及仿真

针对塔康系统工作体制的弱点,研究了对塔康系统信标台的干扰方法并对不同干扰方法下的干扰效能进行了仿真。提出了对塔康信标台的饱和询问干扰样式,以塔康信标台有效导航半径为效能指标,分别建立了塔康信标台在压制干扰和饱和询问干扰条件下有效导航区域模型;设计了仿真方案并实施仿真实验,得出了不同干扰方法的干扰效能,通过对仿真结果的分析,得出了对信标台干扰时饱和询问干扰效果比噪声压制干扰效果好的结论。     

无人机编队内快速协同目标分配的时序约束

协同分配的高效性和目标攻击的时序性是解决无人机编队内协同目标分配的关键技术之一.提出了基于时序约束的无人机编队内快速协同目标分配方法,在采用满意决策理论的快速目标分配框架下,引入了判断时序关系是否满足的约束条件和评价时序关系满足程度优劣的编队效能指标,不仅实现了编队目标的攻击时序要求,而且体现了攻击时序关系与编队效能的...     

防空兵高炮武器装备退役的模糊聚类分析

针对高技术防空武器装备大量装备部队,旧有的装备面临着退役这一情况,对高炮武器装备退役的主要因素进行了分析,并给出了各因素的评估模型,运用模糊聚类方法对高炮武器的退役进行了量化分析。     

基于梯度迭代法的一类追逃对抗模型研究

针对一类追逃对抗问题,基于微分对策理论,建立了三维空间中的追逃对抗模型,进而得到了最优性条件和最优策略.运用梯度迭代法给出了模型的数值解,并做了实例分析.分析结果显示,该模型可以很好地应用于潜艇对潜艇、潜艇对水面舰艇等实际追逃对抗问题.     

密码学中的布尔函数研究综述

概述了目前密码学中布尔函数的研究现状和重要研究方向上的新成果,并对布尔函数的研究进行了展望,指出了一些重要的研究热点问题.     

基于上下文的快速自适应运动估计算法

高效的运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点。为降低视频编码中运动估计的高计算复杂度问题,提出了基于上下文的快速自适应运动估计算法。该算法在运动估计过程中引入了次最佳匹配点,并且使用了一种基于平行四边形模式的方向性搜索策略。该算法的基本思想是:在块运动矢量估计过程中,利用前面搜索步中得到的块运动矢量及次最佳匹配点与最佳匹配点之间的位置关系,自适应选择一种平行四边形搜索模式,并确定下一步搜索的方向,进行更精确运动矢量的搜索。实验结果表明,该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度。     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。