基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

文献检索课教学改革对策研究

本文提出网络环境下文献检索培养目标,培养学生信息素养,提高信息评价能力。改革教学内容,编写适合本专业本校专业设置的教材,采用适于学校基本教学环境、教师的教学能力、学生的学习能力相对称的教学模式,应用多元化的教学方法,在教学过程中注重培养学生创新思维和综合实践能力,培养大学生的认知技能、批判性思维、创新精神和问题解决能力。     

新疆少数民族高等教育与人口就业——基于二进制响应模型的实证检验

新疆少数民族高等教育和人口就业的关系是一个异常重要,却少有学者关注的研究领域。本文利用二进制响应模型实证检验了新疆少数民族高等教育对就业的影响。研究结果显示,新疆少数民族高等教育是促进人口就业的Ganger原因,少数民族高等教育对促进就业具有显著的滞后效应,当期少数民族在校大学生占比超过其中位数,一年后就业人口占比超过其中位数的概率将增加23.13%,两年后全疆就业人口占比超过其中位数的概率将增加57.95%。为此,本文提出了进一步提高少数民族高考升学率,继续巩固基础教育阶段成果和高度重视少数民族职业教育和培训等三方面的建议。     

高架索的多体动力学模型

针对目前海上补给装备研制中尚无可用的高架索模型的现状,从多体动力学角度入手,研究了绳索多体系统动力学模型的建立方法,将绳索均匀划分为若干刚体单元,各单元之间采用球铰连接。用该方法建立了绳索的多刚体系统动力学模型,并在此基础上,应用仿真软件 ADAMS 对海上横向干货补给过程进行仿真计算。结果表明：海上补给高架索多刚体系统动力学模型完全可以模拟实际的高架索,且仿真计算结果与高架索力学振动模型的计算结果相比更贴近实际情况。     

基于满足率的随舰备件配置方案

针对满足率只有统计定义的问题,从不同角度研究了备件满足率的概率性质,给出了满足率的两种概率模型,揭示了满足率的内涵和实际工程意义。在此基础上,给出了系统备件保障满足率的概率定义,建立了以系统备件满足率为约束、备件总重量最小为目标的随舰备件配置优化模型,研究了优化模型的边际效益算法。实例分析表明：该方法为合理制定舰艇随舰备件保障方案提供了决策依据。     

网络化指挥控制系统同步特性分析

为解决指挥控制系统模型难以进行数值分析的问题,根据指挥控制过程OODA模型的周期循环特性定义了指挥节点动力学振子,应用捕捉复杂网络同步动力过程的Kuramoto模型描述了网络化指挥控制系统的同步行为特性,并分析了耦合强度与系统同步之间的关系.理论与数值分析表明:对于全连通的网络化指挥控制系统,当信息交互耦合强度超过阚值时系统能达到同步.     

Ag/AgCl电极水中电场探测的幅频响应特性

采用固态粉压型Ag/AgC1电极对参数已知的水下低频交流电场进行探测.通过改变水中电场信号的特征参数进行对比实验,以检测电极对信号频率和幅值的响应特性.实验结果表明:发射信号在0～4 Hz、15～35 mV的范围内时,Ag/AgCl电极的探测灵敏度随发射信号幅值的增加而增强,并且探测信号能够真实地反映发射信号的频率特征.最后,提出了电场探测电极的响应性能的表征参数.     

用于海底观测网络的海缆远程供电系统的可靠性

提出了串联恒流和并联恒压两种适合应用于海底观测网络的远程供电系统方案;在相同条件下,利用算法分别完成了两种系统的可靠性设计与分配方案,并根据各子单元的分配可靠度计算了两种系统各节点的供电可靠度。分析结果表明：相比于并联恒压远供系统,串联恒流远供系统对子单元的要求相对较低,而各节点的供电可靠度相对较高,说明串联恒流远供系统更适合应用于我国的海底观测网络建设。     

基于正交锁定差分放大器的巨磁阻抗（GMI）磁传感器

基于非晶丝的巨磁阻抗(GMI)效应,利用CoFeBSi非晶丝作为敏感材料,采用正交锁定放大电路和仪用放大器作为信号调理电路,设计了一种差分式高灵敏度GMI磁传感器。介绍了巨磁阻抗效应的基本概念和双非晶丝差分结构的磁敏探头,分析了基于正交锁定差分放大技术的信号调理电路的工作原理,并结合非晶丝两端输出信号的幅度和相位特性,提出了正交锁定放大器输出包络的近似计算方法。实验结果表明:在-2.0 Oe~+2.0 Oe的量程内,该GMI磁传感器灵敏度可达748mV/Oe,线性误差为0.98%FS,且噪声平均功率谱密度约为0.8nT/Hz1/2。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。