将军替我吃剩菜

5月22日,将军背着背包、水壶,穿着沾满泥土的黄胶鞋,独自一人来到某海岛无人机团蹲连住班。将军走进班里,搭起硬板铺和战士们住在一起。开饭了,将军从挎包里拿出自带的碗筷,来到二中队的饭桌上与战士们一起进餐,土豆烧肉、红烧带鱼、白菜,吃得津津有味。这天,我感冒胃口不好,简单吃了几口后,就准备把饭菜倒掉。令我没想到的是,正当我伸手倒     

心系国防 情系武装——记山西省稷山县县长、县国动委主任李亚丽

稷山县位于山西省运城市北端,是我国农业始祖后稷的诞生地,驰名中外的稷山板枣是一大特产。这片土地上的拥军热情就像秋天万亩板枣的枣香一样浓烈。从1996年开始,稷山县已连续5届被山西省评为"双拥模范县",县长、县国动委主任李亚丽为此付出了不懈努力。"国防后备力量建设是我国国防建设的重要组成部分,必须下力抓好。人武部是向外展示我们的一个重要窗口,作为地方武装的军事领导机关更应该下力建设好,展出我们的风采"2010年4月22日,稷山县人武部举行民兵训练基地综合楼     

变步长LMS算法在PCMA信号相位估计中的应用

为提高PCMA信号相位估计的精度,基于联合循环统计量与变步长最小均方（least mean square,LMS）的理论,提出了一种PCMA信号相位高精度估计算法。算法推导信号参数与循环统计量的定量关系进行相位的初估计,对接收信号进行变步长的LMS自适应滤波,通过迭代提升相位估计精度。对算法进行了不同维度的仿真对比实验,仿真结果表明,算法收敛速度快,适用范围广,性能相较于传统方法提升2dB左右。     

国防高科技项目管理中的第三方复核评估研究

本文界定了第三方复核评估的概念,分析了第三方复核评估的内涵及应用,并将其引入国防高科技项目管理之中,初步探讨了国防高科技项目管理过程中第三方复核评估的环节和内容.     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。     

不同时间信息条件下多目轨迹交会测量点目标运动的方法

针对多相机对点目标的运动轨迹测量,提出不同时间信息条件下的多目轨迹交会法。对点目标运动轨迹进行时间多项式参数化描述,再将多个相机观察目标的系列视线与目标的参数化运动轨迹进行交会,通过最小化物方残差,确定出目标的运动轨迹。相对于传统的多目交会测量模式,本方法不仅能够有效地提高测量精度,而且能够在多相机之间观测不同步,或者时间未对准,甚至无时间信息的情况下仍得到目标的运动轨迹参数。相对于单相机测量模式时要求相机必须运动,多目情况下不要求相机自身运动。仿真实验和真实实验验证了该方法的有效性和高精度。     

基于FPGA的数字类板件比对测试平台设计

数字类板件的检测包括功能检测和时序检测,由于该类板件输入输出信号路数多、时序复杂,一直是电子系统中测试的难点。给出了一种基于FPGA的测试平台,可在不依赖于计算机的情况下,自动给出被测板件与原板件的逻辑功能和时序关系的比对测试结果,且时序误差可手动设置,并能确定不一致输出的位置和此时输入的测试矢量。该平台已用于某引进装备中数字类板件的比对测试,更换不同测试头也可用于其他板件的测试。     

基于变步长LMS的谐波电流检测方法的研究

能否快速准确检测出三相电力系统中谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键.基于瞬时无功功率的谐波电流检测理论,提出了一种改进的自适应滤波器谐波检测算法,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,调整步长参数,使权向量达到最优,在确保稳态误差的前提下,提高了系统的收敛速度.仿真实验验证了该算法的正确性和有效性.     

一种使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法

介绍了粒子滤波及随机分布的代表点理论,将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。仿真结果表明,确定性粒子滤波算法不仅是可行的,而且其滤波性能及计算效率均有不同程度的提高。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。