微小区内电波传播模型及其对频率再用的影响

本文研究了微小区的电波传播模型,此模型能解释微小区内路径损耗约与d^2成比例,但超过某点后,损耗即近似地与d^4成比例。此点称为转折点或称折点。本文用2-射线模型导出转折点距离。其结论是此折点距离与基站天线高度hb及工作频率有关,并导出实用公式。然后本文讨论频率再用图案．结论是微小区半径直接近但不得超过折点距离,这样可得到最佳的C／I值．其再用系数最低,因而是最佳再用图案。     

移动卫星通信电波传播中的几个问题及解决方法

在移动卫星通信系统中,电波传播是一个很重要的问题,因为在移动卫星通信系统中,地球站在通信过程中是运动的,因此其通信的环境是极其复杂的,本文着重分析了移动卫星通信中电波传播中的四个主要问题以及它们对通信质量的影响。     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。     

高校网络思想政治教育的功能及其实现路径

高校网络思想政治教育是指在高校范围内,通过网络形式开展大学生思想政治教育活动。高校网络思想政治教育具有增强高校的思想政治教育的针对性,拓宽其影响力以及提高其实效性的作用,具体表现为宣传引领功能、教育引导功能、答疑解惑功能、文化育人功能。拓宽高校网络思想政治教育的实现路径,才能发挥高校网络思想政治教育的功能,更好地完成新时代高校的全员全过程全方位育人的使命任务。     

大数据背景下高校党建工作的挑战与应对路径

随着时代的发展和科技的进步,互联网、大数据技术普遍得到了发展应用,大数据时代随之而来,高校党建工作也面临着内外环境的剧变,迎来了崭新的发展空间。大数据为高校党建工作的时效性、针对性和实效性带来发展机遇,在提升党的思想引领力和价值凝聚力方面也将发挥重要作用。高校应加强对党建工作的思考和认识,在人才培养、数据平台构建、工作机制与组织建设上克服难题,实现与大数据技术的有效对接,为信息时代高校党建工作的创新发展提供有力保障。     

新时代高校德育教育创新发展的价值与路径研究

新时代推进高校德育教育创新发展，对于培育时代新人的爱国情怀、加强时代新人的社会责任感、提高时代新人的品德修养方面具有重要意义。因此，高校要立足新时代的历史方位和育人要求，从高校德育教育的方式、平台和课程三方面创新德育教育，更有效地落实立德树人的根本任务，培养堪当民族复兴大任的时代新人。     

朋辈榜样作用在高校国防教育中的应用路径

朋辈榜样可以对当代学生起到良好的价值引领作用，将朋辈榜样作用应用于高校国防教育。本文以朋辈榜样作用为研究对象，深入分析朋辈榜样作用的教育价值，研究朋辈榜样作用在高校国防教育中的具体应用。     

试论美军反小型无人机能力的建设路径

研究美军反小型无人机能力建设路径，能以强敌研究为出发点深入理解其建设现状，并为我军应对提供借鉴参考。梳理美军文件、智库报告等资料可发现，美军当前高度重视反小型无人机能力建设，正扎实推进理论研究和教育培训，积极开展装备采购和技术引进，并联合国内外手段力量以塑造高技术、多维度、可操作的反小型无人机综合体系。     

基于神经网络的跨介质飞行器水面弹跳运动参数快速预测方法

为进一步提高跨介质飞行器水面弹跳运动参数的计算效率,提出基于线性多元回归、反向传播神经网络及径向基函数神经网络的水面弹跳运动特性近似模型,对弹跳后运动参数进行快速预测。首先,建立跨介质飞行器水面弹跳数值仿真分析模型,对模型进行校验。其次,基于上述三种预测算法,以飞行器水面弹跳初始俯仰角、弹道倾角和速度作为输入值,预测其在水面弹跳运动中的末速度。结果表明：径向基函数神经网络算法对跨介质飞行器水面弹跳中的末速度预测的性能表现最优,与数值仿真速度值对比,回归系数为0.988,模型精度与速度预测结果可信性较高;速度预测值与数值计算的平均残差保持在8.39%以内,残差范围保持在±15 m/s以内,对跨介质飞行器水面弹跳运动研究具有参考价值。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...