利用过阻尼电路合成高压方波脉冲

在过阻尼RLC电路分时放电的基础上,提出新型高压方波脉冲产生方法。理论分析表明:过阻尼RLC电路产生的双指数电压波与脉冲形成线产生的方形电压波具有类似的上升沿和平顶。电路模拟表明:通过人工过零技术可以对双指数电压波进行截尾,从而形成完整的高压方波脉冲。建立了原理验证性样机,由两组RLC电路构成,每组电路包含一台脉冲电容器和一只三电极场畸变气体开关,两组电路共用一个上升沿调节电感。实验证明:样机可以在电阻负载上输出幅值为17 kV、平顶宽度为330 ns～5.8μs、上升沿为100～350 ns的单极性高压方波脉冲。该方法适应性强,对负载变化不敏感,同时具有良好的可调节性,方波上升沿、平顶宽度连续独立可调。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

面向大规模容器集群的网络控制技术

针对容器技术在网络层面缺乏控制的问题,设计一套面向大规模容器集群的网络控制架构,分别从容器集群网络的灵活组网、智能适配以及安全隔离三个方向进行研究,主要解决大规模容器集群部署中的网络适配和隔离控制等关键问题。实验结果表明,设计的网络控制架构可以根据网络特点有针对性地实现虚拟局域网的快速划分、网络节点的稳定迁移和节点通信的精确隔离控制。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

PMI泡沫夹层结构雷达天线罩间接热-结构耦合分析与实验研究

机载PMI泡沫夹层结构雷达天线罩在环境温度变化时将产生表面变形现象并影响其使用性能,但对天线罩热变形结果进行实时检测分析具有一定难度。通过ANSYS间接热-结构耦合法建立了分析模型,对天线罩进行了计算分析,采用热膨胀片状模型进行了理论分析,在此基础上,设计并开展了温度冲击实验研究。结果表明, PMI夹层结构天线罩的热-结构耦合变形综合应变趋势是棱边处膨胀程度最大,由边缘至天线罩透波面中心处,膨胀程度逐渐减小;间接热-结构耦合计算应变值与实测应变值之间平均相差35.08%,间接热-结构耦合分析方法与模型具有一定的可信性。     

基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究

针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

依托大数据创新实战化教学方式

本文从依托大数据开展体验式实战化教学、对抗演练式实战化教学、想定作业式实战化教学三个方面创新实战化教学方式,结合实战化教学特点,顺应大数据时代的趋势,从教与学的方式、融合施训等方面着手,找准面向战场的路径,不断创新和完善实战化教学方式,提升军队院校人才"能打仗、打胜仗"能力。