泛探雷达时-空级联目标检测与DOA估计算法

针对"泛探"雷达,提出了一种时-空级联目标检测和DOA估计算法,该方法首先利用基于DFT的数字波束形成技术完成阵元空间到波束空间的转换,然后对协方差矩阵的迹做门限检测,最后采用多级维纳滤波的子空间分解法进行到达角估计。仿真结果表明,本文提出方法对比长时间相参积累和单脉冲比幅测向方法具有较好的时域检测和测向能力。     

随机破坏下多方式军事交通网络级联失效模型及仿真研究

无论是战时面对敌方打击还是平时被自然灾害破坏,军事交通网络在结构破坏和容量限制下,流量的转移分配将会导致网络拥堵,引发级联失效.从军事交通网络的多种运输方式及其细粒度网络模型入手,在分析其级联失效基本要素基础上,构建了基于流量分配转移的多方式军事交通网络级联失效模型,并结合现实多方式交通网络实例,重点对随机破坏下的网络级联效应进行了模拟仿真,并从可达性、分割概率、任务分配量和实际周转量几个角度对不同类别交通单元被破坏后的级联效应进行分析和对比,具有较强的理论价值和实践意义.     

基于复杂网络的预警情报体系结构适应性研究

为提升预警情报体系在作战过程中的持续保障能力,基于复杂网络理论对对抗条件下预警情报体系的结构适应性进行了研究。首先,围绕预警情报流程分析了预警情报体系组成单元、内外部交互关系和层次结构,构建了包含信息域超网络模型和物理域通信网络模型的双域网络模型。然后,提出了度量网络结构适应性的指标,设计了体系对抗仿真框架,给出了网络结构的修复方法。对网络模型和仿真框架进行了实现,通过仿真实验分析发现了攻击方式、域间依赖关系、修复方法对预警情报体系结构适应性的影响规律。实验结果可为预警情报体系持续高效运行提供科学指导,建模方法和仿真框架可为军事领域复杂系统研究提供参考。     

HJ—90总线接口设计与实现

HJ-90总线控制协议具有良好的实时响应特性,适合于各种实时性要求较严的应用场合。本文的主要内容是介绍HJ-90总线协议的总线节点接口板设计与实现。     

一个实用的高速串行数据传输系统

本文根据雷达性能综合自动检测系统的要求,设计了一套实用的串行数据传输系统,其最大传输速率为1.5×10~5bit/s ,此系统可作为一个通用的串行数据传输系统,应用于传输速率≤1.5×10~5bit/s范围内的其它系统。     

Pic16CXX系列单片机串行通信口的实现

本文简明扼要地论述了PICI6CXX系列高性能单片机的硬件结构特点,以及使用精简指令集(RISC)技术的设计思想,并针对PIC16CXX单片机没有专用串行通信口的情况,介绍了一种简单实用的串行通信口实现方法.     

大型动力装置运行状态监测系统硬件实现

针对大型动力装置分布广、运行状态参数多以及结构复杂等特点,本文提出了一套实用的大型动力装置运行状态监测系统硬件实现方案。该系统按主从分布式结构设计,采用前置放大、滤波、隔离等先进技术,有效地抑制了各种噪声、干扰,达到了信号提纯的目的,为后续状态监测及故障的深层诊断提供了可信的原始数据。     

一种适用于长基线的改进CIR算法

长基线下,受伪距多径和电离层残差影响,传统的CIR法解算载波相位宽巷模糊度时某些历元无法得到正确的结果,基础载波模糊度的搜索范围也较大。分析了CIR法的模糊度误差,提出了基于载波相位平滑伪距并且消除电离层时延的改进的CIR算法,分析了其误差方差,最后利用Compass系统实测数据对短基线和长基线两种情况下CIR法和改进CIR法的解算结果进行比较。实测数据表明,本文提出的算法能够单历元解算超宽巷模糊度和宽巷模糊度,并且能够大大缩小基础载波模糊度的搜索空间。     

多通道特征级联的人体目标再识别

人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一,文章从特征级联和组合的角度研究了人体目标再识别问题。分析了局部特征集成(ELF)方法的缺点,研究了多通道特征级联的再识别性能,并将提出的级联特征与其他特征进行了组合,最后在公共图库上进行了广泛的验证和比较实验。实验结果表明,与ELF等其他特征相比,文章提出的多通道级联特征和组合特征可获得相当或更好的人体目标再识别性能。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。