适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究,针对微纳卫星对地数传资源的限制,提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收,再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据,下变频本振频率可调,在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波,仿真验证表明,采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下,此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行,能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比,降低了3个数量级以上。     

内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时,Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题,推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式;指出内置频率越高,过渡带时间越短;仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高,会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题,推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式;仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测,建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型,仿真实验验证了模型方法的有效性。     

磁探针位置及角度偏移对电磁发射过程测试的影响

简化电磁发射装置中的导轨和电枢为线电流下的直导体,建立发射装置的物理模型。利用毕奥-萨伐尔定律和感应电动势原理,推导出磁探针线圈中心放置点的磁感强度。假设线圈范围内的磁场为均匀磁场,计算得到磁探针线圈产生的电动势。以此设计测量所用的磁探针,并和测试数据对比验证模型的正确性。在多次试验中发现,发射过程中装置振动导致磁探针距离变化和角度偏转问题。测量并分析三组单次发射中的故障测试状态。仿真和实验数据表明:小范围距离变化没有使磁探针的测试性能失效,但角度偏移对下一步的速度拟合带来误差干扰,且随着角度增大拟合速度逐步减小。     

太阳能热推进系统聚光器参数优化

采用先进遗传算法对太阳能热推进系统一次聚光器参数进行优化,达到减小推进系统质量的目的。以聚光器太阳光收集效率和聚光器质量为优化目标函数,建立聚光器工作的数学模型,并开展相关仿真研究。仿真结果表明,先进遗传算法可有效用于太阳光收集效率和聚光器质量优化分析。     

影视嵌入:激活中职语文教学的有效策略

中职语文教学改革是一项系统工程,变单调枯燥的知识传授为积极主动的对话交流,创设健康愉悦的课堂气氛,在教学中嵌入影视拓宽了学生的知识视野,提升了他们的学习兴趣,语文课堂成为他们收获快乐和享受成功的处所.协调语文授课与欣赏影视的合理衔接,嵌入影视激活了中职语文的教学程序,促使语文教学与影视阅读交相辉映,从而建构富有时代色彩的智慧课堂.     

中小学心理健康教育的德育功能研究

为了探究心理健康教育对德育教育的促进功能,丰富德育教育的理论范畴,推进德育教育实施,提升实施效果,本研究采用半结构化访谈法对新疆部分地区的7所中小学的18名教师进行访谈.结合访谈内容,从德育教育体制、德育教育工作开展形式、师资力量建设等方面,提出将心理健康教育“阶段发展目标”纳入德育理论框架、将趣味性强的心理健康教育渗透进德育教育日常活动、建立结合心理健康教育的德育教育专业队伍等相关建议.     

基于改进信息熵的综合反隐身作战效能评估

首先提出了改进信息熵的作战效能评估方法,将作战过程划分为若干作战节点,节点的效能发挥受若干因素影响,并用不确定性自信息量来描述影响的不确定程度。在影响因素选取上,引入了未知因素,有效解决了具体作战中难以全面考虑节点效能发挥的所有影响因素问题。其次基于综合反隐身作战中的信息流关系建立了信息流图,并构建了对应的作战效能评估指标体系,最后计算了不同传感器组合和不同作战方式组合下的作战效能,并得出了结论：反隐身作战中,越多样化的传感器组合和越综合化的作战方式,作战的不确定性自信息量越小,作战效能越大。     

结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法?

抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合 SVM 模型。然后,使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用 SVM 模型相比,准确率和召回率分别提高了8．73％和41．71％。     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.