LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

一种宽带信号产生的DDS PLL Hybrid新型结构及实现

DDS+PLL Hybrid结构兼顾DDS和PLL的优势,但也兼具DDS和PLL的缺点:宽带信号性能较差;零相位误差跟踪的实现难度大;环路稳定性差;较长的捕获时间;调频斜率受限等。提出了在传统的DDS+PLL Hybrid结构中增加频率扫描电路的方法,能够有效降低环路设计难度,提高了捕获速度。扫频电路使大带宽、短脉冲的调频信号的产生成为可能。同时提出了预失真相位补偿的方法,极大地提升了信号的脉压性能。设计了实验电路,对所提出的电路结构和相位补偿方法进行了验证。试验结果表明,在环路带宽为1MHz和2MHz时,环路的捕获时间分别减小为2.175μs和1.032μs;相位误差小于4°;信号的脉压性能接近理想,主瓣宽度与理想值相同,PLSR优于-38dB,ISLR优于-9.5dB。     

游移方位INS/GPS组合导航在极地地区的应用

针对极地地区复杂的导航环境,研究了一种游移方位INS/GPS组合导航系统,在详细推导游移方位惯性导航系统载体姿态误差的基础上,以位置、速度和姿态信息作为观测量,运用卡尔曼滤波算法进行仿真.结果表明,该组合导航系统满足极地地区的导航需求,引入姿态信息作为观测量,可有效增加对惯性导航的修正能力,提高系统的导航参数估计精度和速度.     

一种波束内目标与诱饵 DOA联合估计新方法

拖曳式诱饵干扰下目标和诱饵DOA参数的准确估计是导引头实现目标分选的前提条件。波束内目标和诱饵的存在引起雷达回波混叠和观测耦合,导致常规观测提取与参数测量方法失效。通过挖掘雷达接收回波和、差通道信号条件概率分布协方差所包含的未知参数信息,获得了目标和诱饵DOA估计的解析表达式,针对估计求解中所需相对功率比未知的情况,提出了基于干扰检测、雷达测量与目标跟踪信息辅助循环估计相对功率比的DOA二次联合估计方法。不同干扰条件的仿真实验验证了估计方法的有效性。     

新型涂层固相微萃取-气相色谱分析检测VX

以溶胶凝胶和交联固化相结合的方法制备了杯[4]芳烃开链冠醚／羟基硅油（Calix[4]open chain ether／OH-TSO）复合涂层固相微萃取探头,采用固相微萃取与气相色谱联用的方法测定水和土壤中的VX．并对自制探头的萃取效率、热稳定性、抗溶剂冲洗能力、使用寿命,保质期以及探头制备重现性等性能进行了系统研究．     

军队人才引进工作要尊重经济规律

人才引进工作是我军人才建设的重要环节。当前在人才引进中还有不少困难。应当正视在公民职业选择行为中经济因素的影响。要随着社会生产力和人民生活水平提高适时增加军人工资待遇,推进军官职业化进程,并完善国防生选拔培养制度。     

变革中的国防科技信息资源建设

阐述了当前国防科技信息资源建设的地位和意义,明确了国防科技信息资源建设的指导思想,揭示了国防科技信息资源建设的具体举措。     

基于虚拟现实技术的极限军事训练

根据以往的军事训练经验,大部分官兵在极限条件下进行训练后,往往在之后的训练中展现出超出正常水平的效果,特别是人的智能和心理素质这两方面提升最为明显。但是相对的,极限条件下进行军事训练时,危险系数较正常条件下训练要更高。本文首先依据目前现有的极限军事训练内容体系,结合虚拟现实技术现有优势特点,从超常心理训练与超常智能训练两个方面探讨极限军事训练的内容遴选;其次,从极限军事训练环境场景设计与技术方案两个方面研究极限军事训练的环境构建;最后,从训练对象选拔、训练流程规划与承受极限判定三个方面阐述极限军事训练的组织实施。     

服装静电性能试验研究与理论分析

通过对4大类9种服装在实际穿用状态的静电性能进行试验研究和理论分析,揭示了服装抗静电的机理,提出了测试织物静电性能应注意的问题以及改善织物静电性能所采取的方法。