卷积调制的SAR雷达二维间歇采样转发干扰技术

SAR雷达二维间歇采样转发干扰可以在距离向和方位向同时形成假目标串,对SAR雷达具有良好的欺骗干扰效果,但该方法存在间歇采样转发干扰共同缺陷。针对SAR雷达二维间歇采样转发干扰的缺陷,提出了基于卷积调制的SAR雷达二维间歇采样转发干扰方法,即对二维间歇转发干扰信号进行距离向和方位向的二维卷积调制,通过选择参与卷积调制信号的形式,可以产生灵活可控的干扰效果,能够有效克服间歇采样转发干扰的缺陷,理论分析和仿真实验证明了该方法的可行性、有效性。     

累积法在随机删失数据可靠性评估中的应用

在可靠性数据分析中引入累积法,结合平均秩次法解决随机删失数据下的参数估计问题。以双参数威布尔分布为例,设计了一种对比分析累积法和最小二乘法进行参数估计时估算效果优劣性的蒙特卡洛仿真方法。仿真结果表明,对于不同删失比、不同样本量下的随机删失数据,累积法的计算误差比最小二乘法更小,其结果更加接近真实值。     

弘扬红色传统 为实现强军目标输送优质人才

正2013年,江西省征兵工作积极适应调整改革,超前谋划,主动作为,圆满完成了1.86万名新兵征集任务,其中大学生占36.8%。我们的主要做法如下。一是组织领导坚强有力。突出发挥地方党委、政府主导作用。积极用政府行为传导压力,用具体任务牵引工作,由省、市、县三级政府牵头,逐级召开会议部署工作、细化任务,明确提出了大学生征集比例要达到35%以上的目标。突出发挥兵役机关牵头作用。围绕调整改革带来的影响,专题组织调研。分析     

“功臣班长”的榜样潜能

【人物名片】石龙山,沈阳军区某通信团二营六连外线维护分队分队长,二级军士长。自1990年入伍以来,他有18个年头在边远站组工作,先后多次被评为优秀士官标兵、优秀共产党员,曾被评为沈阳军区通信兵双十佳标兵、全军优秀士官人才三等奖,先后荣获"学雷锋银质奖章"、"学雷锋铜质奖章",荣立一等功1次、二等功3次、三等功3次。榜样的力量是无穷的。石龙山是我见过的将这句话诠释得最到位的一个人。坐在我对面的石龙山,话很少,微黑的长方脸被风雪和烈阳雕琢得棱角分明。谦虚、低调、踏实,是石龙     

强化责任担当 发挥好营级职能作用

随着军队体制编制改革的不断深入,营一级在军旅营体制下的地位作用日益突出,要在摆正位置中把握营级抓建的方向,在主动作为中强化营级抓建的责任,在纠治问题中改进营级抓建的作风,充分发挥好营级职能作用。     

93320部队党委 以特色文化励志塑形 全面提升官兵精气神

正近年来,93320部队党委按照上级有关文化建设指示要求,确立了"因势利导抓文化引领,顺势而为抓文化推进,乘势而上抓文化精品"的工作思路,切实让文化融入官兵的血脉,构筑起官兵守空卫国的精神家园。他们针对地处北疆、地域文化资源丰富等特点,积极开展特色文化活动。利用重大节日、新兵入伍、官兵授衔等时机,组织参观爱国主义教育基地,着力打造具有地域特色的红色文化。针对部队驻地冰冻期长、自然环     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。     

瞄准机遇专心养殖

正1月16日,天刚蒙蒙亮,十师一八一团二连职工路守军已经在自己的四个养殖圈舍里转了一大圈,看牲畜们一切正常,他赶紧回家吃了早饭,上午,他还要和工人一起卸运饲料。"他们说我是一八一团养殖业杀出的一匹大黑马,其实机会往往是留给有准备的人。"路守军进行规模化养殖时间不算长,他说自己机遇好。5年前,路守军看准时机用手头积攒的60万元资金收回一批羊,不久后羊肉价大涨,那年,他获得了40多万元的纯利润。     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。