噪声目标转向机动自动检测

根据观测器--目标保持匀速直线运动时目标方位随时间线性变化的一种可量测函数,研究了一种检测目标转向机动的新方法.由于该方法将目标方位随时间变化的非线性关系转换到另一空间的线性关系,这使得检测更加有效、直观,并且能够克服直接采用方位序列检测目标转向机动在特殊情况下失效的限制.最后计算机仿真计算及实测数据验证结果表明,该方法能快速、准确地检测目标的转向机动.     

基于双混沌系统伪随机比特发生器的研究

研究了基于双混沌系统伪随机比特发生器(CCS-PRBG)生成序列的密码学性质,证明了此二进制序列是i.i.d.序列。理论分析表明,CCS-PRBG可生成具有理想保密性的二进制混沌密码序列。     

无限可数多个非扩展映像的公共不动点的迭代算法研究

在Kikkawa和Takahashi的迭代算法基础上,引入了Mann迭代序列。采用杂交投影的方法,对这些算法作了一些修改,并证明了修改后的算法的强收敛性。     

基于混沌序列和HVS的数字图像水印方法

提出了一种新的数字水印算法,该算法对原始图像进行小波变换,利用混沌序列产生的相应密钥对水印信息进行置乱,并在充分考虑了人眼的视觉特性的基础上确定原始信息嵌入的位置和强度,使数字水印不仅能抵抗有损压缩攻击的能力,而且还能抵挡各种变形处理,达到了隐藏信息的目的。     

基于BP神经网络的极移预报*

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

BP神经网络在极移预报中的应用

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

基于智能集成架构的时间序列数据挖掘算法研究

针对单一算法在处理复杂时间序列数据时存在缺陷以致无法挖掘全部信息的问题,提出了智能集成架构,给出了4种集成结构,并分析了它们的适用情况。针对一类随机噪声干扰的时间序列数据,采用并联嵌套建模结构,提出嵌套双种群粒子群算法的自回归滑动平均(ARMA)模型,用于挖掘数据中的随机性趋势;提出基于概率密度控制(PDF)的最小二乘支持向量机(LSSVM),用于挖掘数据中的确定性趋势,两种模型并联补集成实现对数据信息的充分挖掘。通过一组实验验证了所提方法的效果。     

基于CFD与近似模型的坦克百叶窗优化方法

建立了一种基于百叶窗三维CFD（ComputationalFluidDynamics）模型与近似模型的百叶窗结构优化方法。通过试验设计DOE（DesignOfExperiment）以及CFD计算分析,得到空气流经百叶窗后的压力降。将目标函数所包含的百叶窗性能参数通过加权后,应用iSIGHTFD软件构建响应面近似模型,以序列二次规划算法对百叶窗最优结构求解,其最终结果显示,目标函数较原模型减少8．43％。该方法简单,能直接用于一般百叶窗结构优化设计。     

陆战王者：中国陆军集团军之——拂晓劲旅 陆军第21集团军纪实

在我军的编制序列中,有这样一支英雄的部队,她起源于黄麻起义的革命火种,传承着红军血脉,有着80多年的光辉历程;征战足迹遍布鄂、豫、皖、苏、鲁、浙等15个省区,参加战役战斗1800余次,歼敌30余万人,解放城市126座;走出了徐海东、张云逸、罗炳辉、高敬亭、彭雪枫、张爱萍、韦国清、张震等440余位将军和省部级以上领导干部;镇守在东起陕西华阴、西至甘肃嘉峪关,面积126万平方千米的祖国西北大地,为西北安全与社会和谐稳定作出了突出贡献。     

基于双PN周期的短码DS-SS信号扩频波形及信息序列盲估计方法

针对短码DS-SS信号盲解扩,研究了DS-SS信号的扩频波形及信息序列盲估计问题,提出一种基于双PN周期分解的扩频波形与信息序列联合盲估计算法,该算法在低信噪比条件下同时完成扩频波形和信息序列的估计,计算量小,且避免传统方法利用单PN周期分解时扩频序列连接的相位模糊等问题,提高了肓估计的正确率.最后仿真验证了算法的有效...