基于谐波小波变换的雷达辐射源识别

雷达辐射源识剐是电子战系统的关键技术之一.分析了放大器的非线性效应,提出用谐波信号幅度之间的约束关系特征进行雷达辐射源识别的方法.针对谐波信号十分微弱的问题,提出采用谐波小波变换对信号进行重构,然后对重构的信号用最小二乘拟合进行幅度估计的方法,提高了幅度估计的精度.最后通过仿真验证了方法的准确性和有效性.     

时分双工MIMO放大转发中继系统中下行链路的联合鲁棒设计

考虑了时分双工MIMO放大转发中继系统中下行链路基站预编码器、中继预编码器与用户均衡器的联合设计问题。在实际应用中信道估计误差以及信道互易延迟会显著恶化基于理想信道状态信息(CSI)的联合设计性能。从估计误差的分布和互易延迟的时间相关特性出发,建立了综合考虑两方面因素的联合"估计误差-互易延迟"信道模型。基于该模型,针对第一跳传输设计了信道奇异值分解的基站预编码方案,避免了第二跳CSI的反馈开销,然后将给定中继总发送功率约束下最小化用户和均方误差(SMSE)的中继预编码器和用户均衡器进行联合优化,并利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件给出了该优化问题的闭合解。数值结果验证了所提方案的鲁棒性和有效性。     

飞行操作任务的无人机模拟训练及系统设计

为了提高无人机模拟训练的逼真度和沉浸感.研究了无人机飞行操作训练的关键技术,以半实装的形式构建了模拟飞行训练系统的体系结构.通过对飞行操作训练关键技术的研究和飞行操作模拟训练系统的设计,可以对基层部队的无人机地面操控手高逼真模拟训练提供理论基础和系统支持.     

新疆高校多元文化语境下外语教学中的中国文化教学现状实证研究

外语教学不仅仅是对学生外语知识和技能的传授,同时也是对学生自主学习能力和跨文化交际能力的培养,这种跨文化交际能力是双向的,意味着不仅仅是吸纳国外的文化,同时还担当着本国先进文化的传播。本文选取了新疆高校具有代表性的综合性大学———石河子大学作为调查对象,通过测试、问卷调查和访谈考察了大学生中国文化词汇、书面英语表达能力及师生对英语教学中中国文化所持的态度,证实了多元文化语境下新疆高校大学英语教学中同样存在中国文化缺失现状和中国文化缺失对英语学习和跨文化交际造成的不利影响。并根据测试结果分析对外语教学提出建议。     

基于模糊语言对军事物流效益评估的多属性决策

军事物流是影响军事行动成败的重要因素,军事物流的效益与部队战斗力的形成与再生密切相关．为了更好的对军事物流效益进行评估,对于评估指标属性值,利用三角模糊数进行定量表示,结合离差最大化原理对三角模糊属性值的主客观权重进行修正．接着,利用多属性决策中的TOPSIS方法对军事物流效益进行评估．最后,结合实例说明该方法综合考虑主客观因素,有助于进行军事物流方案的选择,有效降低指挥员决策的主观随意性．     

基于电动增压器的大功率柴油机高原功率恢复研究

高原环境对柴油机的工作性能影响较大,探索在高原环境下柴油机功率的恢复,对车辆在高原地区正常运行具有重要的意义．基于GT-POWER建立某型大功率柴油机整机数值仿真模型,并验证该模型的准确性;确定二级顺序增压系统方案,建立二级顺序增压系统数值仿真模型,通过增加电动增压器实现二级顺序增压的方法恢复柴油机高原使用功率．     

采取仿真模拟技术预设战争实现训练与实战接轨

文章研究信息化条件下局部战争战法。利用模拟作战实验室实践检验、论证完善战争设计理论,普及电脑游戏开发战争想象力,借虚拟数学方式预测战争结果。强化“战争设计”对训练的牵引作用,落实训战一致。强调加强军事理论研究的针对性、前瞻性．综合考虑武器装备、战争战例、军事训练水平、人员素质、战役战术等因素,对未来可能发生的战争进行准确预测。     

基于自适应Agent仿真的系统可靠性预计方法

建立了基于自适应Agent的系统仿真模型的3层体系结构,设计了3类Agent对象:环境仿真Agent、系统仿真Agent和单元仿真Agent,分别模拟了环境、系统对象和基本工作单元,建立了考虑任务环境影响因素、由若干Agent组成的系统可靠性仿真模型,是对系统可靠性预计方法的新探索.     

水下监测系统中的特殊均匀圆阵特性分析

一种特殊的均匀圆形阵列(SUCA)安装在水下监测系统中的浮体系统上。针对SUCA的特殊性,建立了SUCA的模型,运用模式空间理论推导出其方向图公式,并在此基础上对其半功率波束宽度和无模糊条件进行了研究和分析。通过与均匀圆形阵列(UCA)进行比较,得出结论:SUCA半功率波束宽度略大于UCA,并且其无模糊条件比UCA范围更广。研究表明SUCA的性能与UCA相似,具有工程实用价值。     

力导向模型的复杂网络社区挖掘算法

在复杂网络中发现和刻画社区结构是近年来复杂网络研究的重点方向之一。提出了一种社区挖掘的新思路,即根据力导向模型的原理,通过计算社区与节点之间的作用力来决定节点的社区归属。根据该思路设计了基于力导向模型的算法框架FDCD(Force-directed Community Detect),并利用FR模型、KK模型、LL模型和Q模型进行了验证。实验表明,基于FDCD算法框架的多种不同算法不仅能较好地识别社区结构,而且基于LL模型的FDCD算法达到了线性计算复杂度,能适用于大规模网络的社区挖掘。