MPSTD算法在波导分析中的应用

研究了多域伪谱时域(MPSTD)算法应用于波导问题分析时的激励源设置,并在此基础上,采用MPSTD算法计算了波导截止频率和典型三维波导结构的S参数,计算结果与HFSS或FDTD的计算结果做了比较,数值仿真表明,将MPSTD算法应用于波导问题的分析,可实现对波导问题的精确建模,具有较高的计算效率和计算精度,波导问题的MPSTD分析拓展了MPSTD算法的应用领域,为复杂波导问题的精确求解提供了一种思路。     

战术弹道导弹攻防对抗及电子战仿真模型

本文提出一种用于研究战术弹道导弹攻防对抗及电子战的面向对象的仿真模型，结合导弹攻防对抗仿真的特点给出仿真模型的结构，并讨论了相应的仿真算法。     

基于Bell态与Two-qutrit态无信息泄漏的量子对话协议

基于Einistein-Podolsky-Rosen纠缠对与量子安全直接通信(QSDC),提出了一个新的基于Bell态的量子对话协议.通信双方Alice和Bob只需要进行一次通信即可实现双方之间秘密的同时交换.该方案利用一个随机比特串和检测光子来实现安全性,能够抵抗截获/重放攻击、特洛伊木马攻击和纠缠攻击等典型攻击.很多近期提出的协议中存在严重的信息泄漏,也就是说任何窃听者都可以从合法通信者的公开声明中提取到部分秘密信息,我们的方案很好地克服了这一问题.协议的效率较高,可以达到66.7％,同时由于纠缠态粒子只需要进行一次传输,该方案更简单易行.将该协议推广到two-qutrit态,其安全性仍能得到保证.     

动圈扬声器涡流阻抗建模

由音圈涡流效应引起的涡流阻抗对小信号下动圈扬声器的高频响应影响较大。基于集总参数系统等效电路法,将涡流阻抗的幅值和相位分别表示为角频率的幂指数函数,提出了音圈涡流阻抗的幂指模型。使用激光阻抗测量系统,测量得到了3种类型6只扬声器单元的电阻抗曲线,并采用最小二乘法对实测阻抗进行曲线拟合,得到了涡流阻抗的模型参数。分析了模拟阻抗值与实测值的误差,结果表明:幂指模型的模拟结果准确反映了实测涡流阻抗随频率的变化规律,幅值和相位误差均较小,与实验吻合较好。     

基于矩阵运算的光学零件磁流变加工的驻留时间算法

提出了一种光学零件磁流变加工的驻留时间计算方法.该算法以矩阵运算为基础,首先确定工件上各个控制节点的高度余量,并将磁流变抛光模对各控制节点的材料去除能力体现到去除矩阵中,然后利用非负最小二乘法求解驻留时间向量.采用该算法在自行研制的磁流变抛光机床上进行抛光实验,经过2次迭代加工后,有效口径为145mm的球面镜P-V值达到40.5nm(约为λ/15),RMS值达到5nm(约为λ/125),表面粗糙度Ra值达到0.57nm.     

星载双基地SAR系统模糊性

针对星载双基地SAR由双基地几何关系引入的新问题,提出了计算其模糊比的新方法和近似分解方法。利用此方法通过仿真计算对星载双基地SAR模糊性变化规律做了进一步研究。结果表明,因接收天线的面积限制,与其伴随飞行的大卫星SAR相比,模糊性问题更为严重,但变化规律基本一致。比较而言,由于小卫星天线尺寸在高度上更接近大卫星天线,在距离模糊比上相对大卫星SAR抬高得不多,而在方位模糊比上抬高较大。     

磁流变液剪切屈服应力模型的理论分析与实验

剪切屈服应力是评价磁流变液流变性能的最重要参数,建立全面、准确的磁流变液剪切屈服应力模型对于反映磁流变液的流变学本质及磁流变液的工程应用都具有重要意义。在分析磁流变液微观结构的基础上,采用电磁力学与流体动力学相结合的方法,建立了磁流变液的剪切屈服应力模型,并在自行研制的磁流变液剪切屈服应力测试装置上对自制的磁流变液进行了实验测试,验证了模型的正确性。     

动力车纵向气动力风洞试验及数值模拟

采用风洞试验(在地板抽吸和不抽吸情况下)和数值模拟计算对200km/h动力集中型电动旅客列车组动力车纵向气动力进行了研究,得到了动力车作为头、尾车的纵向气动力系数。结果表明,地板抽吸后,头、尾车空气阻力均有明显增加,头车负升力增加,尾车正升力减少;动力车头、尾两车联挂时底部空气阻力占总的空气阻力的25.9%,列车减阻的重点在车体底部空气阻力。     

一种基于相位校正的InISAR图像配准新方法

针对InlSAR三维成像中的图像配准问题进行研究,从理论上推导了同一基线上两干涉天线之间图像失配准的原因,并定量分析了图像失配准量对后续干涉处理的影响.研究表明,初始时刻同一基线上两干涉天线间的波程差引起两幅ISAR图像距离方向的亚像素级失配,而成像积累时间内两干涉天线波程差的变化量则引起两幅ISAR图像多普勒方向的像...     

网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。