启动迅速 进展顺利 开局良好——兵团深入开展党的群众路线教育实践活动动员部署情况扫描

在全党深入开展党的群众路线教育实践活动,是党的十八大作出的重大部署。教育实践活动开展以来,兵团认真贯彻落实中央和自治区党委部署要求,加强引导,认真谋划,迅速行动,兵团第一批部门、单位党的群众路线教育实践活动进展顺利、开局良好。截至7月31日,除石河子大学、塔里木大学等单位经活动     

稳中求进、进中求快、又好又快

稳中求进、进中求快、又好又快,是兵团党委在六届十次(扩大)会议上按照科学跨越发展的总体部署,从巩固和发展当前来之不易的大好形势的需要提出来的。稳中求进,就是既要"稳",     

做到五个坚持 抓好三个环节

近日,兵团召开党的群众路线教育实践活动动员部署会议,提出要做到"五个坚持"、抓好"三个环节",以确保活动取得实效。做到"五个坚持":一要坚持围绕中心、服务大局,二要坚持正面教育为主,引导党员     

基于循环平稳的卫星信道多普勒频移估计

基于线性调制信号的循环平稳特性,卫星信道多普勒频移的估计可以通过求解发送信号与接收信号的循环相关函数关系得到.借助循环谱函数推导出发送信号的循环相关函数,接收信号的循环相关函数则对信号本身及其有限差分进行计算.仿真结果说明了该算法对信道中的干扰与噪声不敏感,在多普勒频移较大时,该算法具有良好的估计精度;同时该算法还具有低复杂度和应用灵活的特点.     

军民融合式发展战略规划的研究与思考

军民融合式发展战略规划,是对未来一个时期中国特色军民融合式发展进行的宏观筹划设计和总体部署安排。党的十八大提出,坚持走中国特色军民融合式发展路子,坚持富国和强军相统一,加强军民融合式发展战略规划、体制机制建设、法规建设。习近平主席在十二届全国人大一次会议上强调,要进一步把军民融合式发展这篇大文章做好,把《统筹经济建设和国防建设“十二五”规划》落到实处。贯彻落实党中央和习主席的决策部署,必须把加强战略规划放在突出位置,统筹推进各项建设和工作,努力开创中国特色军民融合式发展的新局面。     

军民融合式发展应努力破解“落地难”

军民融合式发展是我们党和国家一以贯之的重大决策部署,是实现“强国梦”、“强军梦”的必然途径。经过多年实践,在武器装备科研生产、工业布局、战略物资储备、人才培养、社会化保障、交通建设、通信基础设施建设等领域,军民融合发展取得了巨大的成就。但应当看到,这些领域有鲜明的国家主导色彩,往往是由国家统一调集资源,从战略层面进行筹划、布局、组织和推动的。相对于国家,地方各级因为事权划分不同,     

在推动转型跨越中促进军民融合式发展

坚持军民融合式发展是党和国家的重大战略决策。党的十八大报告指出,要坚持走中国特色军民融合式发展路子,坚持富国和强军相统一,加强军民融合式发展战略规划、体制机制建设和法制建设。山西省省委、省政府坚决贯彻落实中央决策部署,在思想上重视国防建设,在政策上支持军队和民兵预备役发展,在工作中合理使用国防后备力量,充分发挥山西革命根据地的政治优势、国家综合能源基地的产业优势和承东启西、连南接北的区位优势,统筹推进经济社会转型跨越发展和国防后备力量建设,取得了一些成效。     

基于节约训练时隙的多中继协作通信分段信道估计

在多中继放大转发协作通信系统中,针对分段信道估计时需要增加额外的时隙来发送训练序列的问题,提出一种节约训练时隙的分段信道估计方法。该方法结合预编码技术和半盲信道估计技术,在源节点对数据序列进行预编码,使其与训练序列正交后叠加,在中继节点进行预编码,使不同中继间的训练序列彼此正交,进而估计出每条链路的信道信息值。仿真结果表明,提出的方法只需占用1个训练时隙,并可有效获取S→R链路和R→D链路每段链路的信道信息,且R→D链路的平均MSE估计性能比S→R链路大约有5 dB的优势,提高了系统的传输效率。     

2500人能做什么？美国海军陆战队增兵澳大利亚

8月12日,在悉尼举行的美国澳大利亚年度部长级定期磋商会议上,美国和澳大利亚正式签署了一份为期25年的军力部署协定,为美军扩大在澳大利亚的军事存在确立了法律框架。根据这份协议,未来将有2500名美军在澳大利亚轮驻,     

有源干扰条件下基于NSGA-II的雷达网优化部署方法

雷达网的部署状态直接影响着网络的覆盖能力,尤其是在雷达辐射轨迹受到外力干扰条件下,对网络节点的优化部署更具意义。雷达对部署的任务区域有一定的能量覆盖,不同的任务区也具有不同的重要级别,在不针对特定任务的前提下,实现全方位全纵深的预警能力,雷达网的部署起着至关重要的作用。本文根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-II算法进行多目标优化。文章首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-II的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。