高性能软相关同步技术在数据链抗干扰上的应用

数据链抗干扰中,由于长距离传输带来的信号衰减非常显著,提升低信噪比下的传输能力是最为基础的需求。针对低信噪比下数据同步的问题,仿真了不同软相关方案的同步性能,简化了软相关同步算法复杂度;同时,为满足不同场景下的通信需求,利用信号SNR作为判决条件,动态调整跟踪与同步方案。在SOC芯片上实现了动态软相关跟踪与同步方案,在简化了算法复杂度的情况下,性能仅损失0.5 dB。     

基于低轨道卫星中继的无人机数据链路方案

基于低轨道卫星通信技术,针对高空长航时无人机系统,建立以卫星中继的通信数据链模型.从传统数据链入手,分析其存在的弊端和使用的局限性,并融合现代通信技术,在引用新型编码技术的基础上,给出了新的无人机通信数据链路方案.该设计方案以无人机作战使用实际为基础,极大地提高信息传输能力和信息安全性.     

917低磁钢与铝合金爆炸焊接复合实验研究

采用异种金属爆炸焊接复合技术 ,研制了 91 7低磁钢与LF5、LF2 1、LF1 1等铝合金的爆炸焊接复合板 ,并对该铝—钢复合板力学性能进行了实验研究 ,对复合界面进行了金相分析 .实验结果表明 ,该铝—钢复合板复合界面物理结合良好 ,其抗剪和抗弯强度满足实船使用要求     

国防高技术名词：隐身技术Siealth technology

隐身技术,又称隐形技术,准确的术语应该是“低可探测技术”。任何武器装备．在一定的光照下都会“原形毕露”,在运动和使用过程中,会发出热、声、光或电磁波等表明其特征的信号。例如．雷达和通信设备工作时会发出电磁波,表面会反射电磁波,运转中的发动机和其他发热部件会辐射红外线。     

基于迁移学习的小样本事件抽取技术及军事应用展望

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。     

基于频率分集的阵列雷达低角跟踪算法

针对舰载X波段阵列雷达研究了低角跟踪问题,雷达工作在频率分集模式。利用复反射系数与擦地角的关系建立了多频多径条件下阵列接收信号模型。推导了多频极大似然仰角谱,揭示了多频体制抑制仰角模糊的机理,推导出了仰角谱栅瓣间隔,分析了系统带宽对仰角谱的影响。提出谱峰正确选择概率来度量测角性能,通过仿真研究了SNR、目标仰角对仰角谱估计精度的影响,给定目标仰角条件下得到了满足测角精度要求的最小SNR,最小SNR随目标仰角增加并非严格单调下降。     

THO-MAC:一种两跳优化的低延迟低功耗无线传感器网络介质访问控制协议

功耗与延迟是无线传感器网络介质访问控制协议设计首要考虑的两个问题。提出了一种新的传感器网络低延迟、低功耗、接收节点初始化异步介质访问控制协议——THO-MAC协议。通过准确预测接收节点的唤醒时间,THO-MAC协议调度发送节点侦听信道,从而减少发送节点空闲侦听能量浪费。THOMAC协议在发送节点两跳转发节点集中选择使报文两跳转发延迟最小的转发节点,从而降低报文传输延迟。使用NS2模拟器对THO-MAC协议进行了详细模拟。模拟结果显示,与RI-MAC和Any-MAC协议相比,THOMAC协议可以减少35.5%和18%的报文传输延迟,同时节省23.5%和15.5%的节点功耗。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。