剧场建筑造型的个性与内涵表达

剧场建筑形象地位突出,文化内涵丰富,是城市发展和建设的标志性建筑之一。在其造型的创作上,鲜明的个性和内涵表达可以充分体现城市的文化风貌和艺术特质。从演出类型、传统文化、地域特色、政治需求四个方面分析了剧场建筑个性与内涵的出发点,探讨了其个性与内涵的表达原则,并结合实例分析,认为几何元素的综合运用、自然形态的提炼转化、建筑文化思潮的多元表达是体现剧场建筑个性与内涵的主要表达方法。     

一种长时长混合通信信号的分离重建方法

对于无线通信系统中的长时长混合通信信号,接收机是将其分成多个时间段依次进行接收分离的。但是分离中固有的不确定性会使得相邻时间段分离出的各路信号在序号、相位和幅度上不完全相同,这将导致相邻时间段分离出的各路信号不能正确相连接,合成各路完整的接收信号。文章针对这种信号在进行分段处理时因分离不确定性引起的问题,提出了一种分离重建方法,并通过MATLAB仿真试验验证了该方法的有效性。理论分析和仿真试验表明:与文献[9]中基于估计混合矩阵列向量相关性方法相比,该方法在一定条件下具有更好的性能。     

一种改进的网络发现策略

垂直切换作为异构融合网络中的关键技术,逐渐成为当前研究的热点问题。网络发现是垂直切换的基础,文章对现有的网络发现策略进行了分析并指出了其局限性,综合考虑了接收信号强度和终端移动速度对网络发现的影响,提出了一种改进的网络发现策略。仿真结果表明,在低速运动和高速运动场景下,该策略均能够很好的均衡网络发现效率和移动终端能耗。     

博弈论在无线通信中的应用专题讲座(一) 第1讲 多用户MIMO系统中的有限反馈预编码博弈

博弈论在无线通信系统中已经得到了广泛的应用。而近年来,博弈论也逐渐成为研究多用户MIMO系统中各项关键技术的一种有效的理论工具。文章将介绍一类新颖的多用户MIMO有限反馈预编码博弈和潜博弈的概念。之后以MIMO中继网络中的中继节点预编码策略选择为例,说明博弈论是如何在多用户MIMO系统的研究中进行应用的。     

基于FPGA的通用PCM测试仪的设计

设计的多功能PCM测试仪采用FPGA可编程逻辑器件作为遥测PCM解调器,在其内部逻辑时序的控制下实现对PCM信号的解码。解调后的数据通过USB总线传输至计算机进行实时数据监测与分析。上位机软件有自动测试和单机测试两种模式,发送与接收均设计有3种不同形式的接口电路,适用于运放和差分两种形式的低速以及高速PCM信号。     

网络瞄准下武器协调发射与制导决策方法

针对网络瞄准下战斗机的作战特点,提出了一种武器协调发射与网络制导方法。首先分析了网络瞄准的基本概念与本质内涵,并结合网络化火控系统的特点,研究了网络瞄准下空空导弹攻击方式;然后构造了武器协调发射和网络制导的优势函数,建立了网络瞄准下武器协调发射决策和网络制导决策的数学模型,并通过该模型来选取合理的武器发射节点和网络制导节点,实现网络化打击。仿真结果表明,所提方法不仅可以根据战场态势和空中作战逻辑,实时决策出使网络整体优势达到最大的武器发射节点和网络制导节点,而且能够对武器发射和制导交接的时机以及战斗机的攻击方式作出规划。     

模糊优化理论的武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配问题是一个典型的NP完全问题,随着武器和目标数量的增多,以及分配结果评价标准多样性的存在,传统的优化求解算法如隐枚举法、割平面法、分支定界法等很难进行有效地求解。介绍一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,运用该理论建立了多个指标下的最佳武器-目标分配模型,并将蚁群算法应用于对模型的求解,为解决复杂的武器-目标分配问题提供了一种有效方法。     

PXI计算机在一体化多模式发控系统中的应用

针对一体化火控系统的特殊性,提出了基于PXI计算机的发控技术,介绍了PXI总线计算机在一体化火控系统中的设计理念及其在一体化火控系统中的功能实现.应用表明,PXI计算机在火控系统测控领域具有广阔的应用前景.     

某小型武器稳定系统的建模及仿真

针对某小型武器稳定系统稳定精度差的问题,构建了其控制系统的数学模型,通过仿真施加试验台架扰动信号,对现系统采用的传统PID控制器进行仿真计算,得到其动态稳定精度,并把得到的和定型试验稳定精度数据对应的外扰模拟信号作为改造后系统的标准扰动输入,对线性自抗扰控制器进行了比对仿真研究.仿真结果表明,系统采用线性自抗扰控制器具有响应速度快、稳定精度高、抗扰能力强的优点.这一方法得到的仿真结果和实车具有较高一致性,可以有效解决实车参数调试困难的问题.     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.