基于FPGA的无线传感器设计

现代技术可以用飞机或远程火力布撒传感器网络节点到敌方战场,用以详尽准确地探测目标战场的精确信息.针对这一数据采集传感器网络节点具体应用,运用FPGA器件Cyclone芯片实现对控制A/D转换芯片AD 1674的采样控制,利用QuartusⅡ开发平台进行软件编程实现了对的A/D转换芯片的工作时序控制,节点平台用FPGA实现MAC逻辑控制和相关帧数据处理,对模拟采样数据组帧编码,利用射频芯片实现无线链路向外传输.     

某岸舰导弹作战指挥模拟系统的设计

针对岸舰导弹作战指挥训练设计的模拟系统,运用直接模拟的方法构建系统框架,给出了作战指挥、发射过程和飞行弹道模拟的方法,分析了矢量海图的制作和嵌入技术,运用墨卡托制图原理和导弹射击理论建立了射击计算数学模型,运用GDI+绘图和数据库技术实现了战斗现场保存回放功能.     

一种冲击信号调理电路的设计

针对测量冲击信号时,高冲击振动传感器输出的正负电荷信号不能直接被AD进行模数转换并且冲击信号中常常会混有噪声信号的问题,设计了一种包含电荷-电压转换、隔直放大、十阶抗混叠低通滤波等的冲击信号调理电路.并对冲击信号调理电路中各个模块进行了理论分析和节点参数的计算.通过实验:实际测量到的滤波曲线、冲击信号调理电路输出的电压都与理论计算值十分接近.此冲击信号调理电路能够成功地将传感器输出的正负电荷信号调理成一定范围内的电压信号,能够有效地滤除冲击信号中的高频噪声.     

以色列部署无人地面车辆执行边界巡逻任务

在以色列一加沙边界巡逻的以军士兵面临狙击手、反坦克导弹和各种爆炸装置的威胁。为减少士兵伤亡,以色列国防军部署了“护卫者”（Guardium）无人地面车辆,沿边界进行24小时巡逻。 “护卫者”没有安装武器,但装有360°的摄像机和扩音器（用于警告接近边界的可疑人员）。与固定式摄像机相比,该车机动性强,能获得不同角度的更多图像数据。“护卫者”通常伴随士兵行动,一旦其探测到远距离外的目标,控制室内的操作员即可告知伴随步兵战场上潜藏的危险。     

军校生长学员角色转换问题探析

军校生长学员在从高中生向大学生、从老百姓向军人角色转变过程中,容易产生一系列不良心理反应.必须内外结合,既注重引导学员加强自我教育,明确角色规范,强化角色意识,增强角色转换的自觉自信,又要充分发挥外部育人合力的作用,帮助学员在学习训练实践中顺利完成角色转换.     

漂浮式微型波力发电装置原理与结构

为了满足偏远岛屿小功率用电保障需求,根据波浪能特点,提出一种新型漂浮式微型波力发电装置。利用重锤惯性定心原理,建立浮动"机架",解决漂浮体内部相对固定问题;采用机-电直接转换系统,提高波浪能的利用效率;研究系统的原理与结构,分析系统的功能特点和主要运动参数。研究结果表明,漂浮式微型波力发电装置具有结构原理新颖、传动效率高、传动质量好与轻巧便携等优点。该研究为漂浮式微型波力发电装置的研发与应用奠定了基础。     

阵列雷达双零点单脉冲低角跟踪算法

针对阵列雷达体制,从改进单脉冲的角度出发研究了低角跟踪问题。在多径阵列信号模型的基础上,利用极大似然估计原理推导了双零点单脉冲测角算法,通过数字波束形成实现双零点单脉冲系统修正和、差方向图。仿真分析了双零点单脉冲测角性能,得出测角性能与信噪比、目标仰角以及复反射系数的关系。用实测数据对该算法进行验证,结果表明:当目标仰角小于1/4波束宽度时,测角均方根误差达到1/40波束宽度,可以有效解决低角跟踪问题。     

Ku波段高功率TM0n-TM01 混合模式转换器设计

由于过模Ku波段高功率微波返波管通常输出TM0n混合模式,在保证较高能量转换效率的条件下,难以同时兼顾其输出模式的纯度,而辐射终端为达到理想发射效果又要求单一模式馈入,这就给输出混合模式微波源的实际应用带来了困难。针对这一技术难点,提出一种结构紧凑的TM0n-TM01(n≤3)混合模式转换器的设计方法,实现在高功率容量条件下和较宽频带范围内,高效地将TM0n混合模式转换为单一的TM01模,降低了此类高频段高功率微波源模式纯化设计的难度。     

石书江:清廉务实好公仆

"我是老军垦的后代,是喝着团场的水、吃着团场的饭长大的,我热爱团场这片土地,热爱团场的一山一水、一草一木……"这是四师六十七团原政委石书江日记中的一段话,朴实的话语记录着新时代领导干部崇高情怀。2011年11月,石书江出差途中不幸遭遇车祸殉职,噩耗传来,草木含悲,田野哀伤,人们怎么也不愿相信,一位职工群众的贴心人就这样离开了他热爱的土地和职工群众。六十七团地处边境,是国家级贫困团     

基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析

为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。