多功能短波通信系统

依据在短波通信上实现组网、交换、数传、抗干扰的要求,对国内外短波电台及其附件进行了广泛调研,分析了当今短波通信的技术现状,得出了在短波通信装备上实现这些功能的可行性结论。     

无定向附合导线平差的一种方法

本文应用具有参数的条件平差原理推导出无定向附合导线的平差计算公式及精度估算公式,并指出采用按具有参数的条件平差法平差无定向附合导线的优点。     

基于GDOP的多星单站无源雷达辐射源选取方法研究

由于导航卫星数量多、选择余地大,卫星外辐射源的选取成为制约无源雷达定位精度的关键因素。构建了基于导航卫星外辐射源的无源雷达多星单站定位模型,计算了可视导航卫星数目及位置,推导了系统定位误差方程,分析了定位误差影响因素,提出了一种基于定位精度的几何稀释（geometrical dilution of precision,GDOP）的多星单站无源雷达时差定位外辐射源优选方法。仿真结果表明,该优选方法能可靠地筛选出多星单站时差定位的最佳外辐射源,有效提高系统定位精度。     

无人自主系统综合试验测试平台设计

对面向智慧城市、智慧天空、多域协同作战等应用场景的无人自主系统体系,急需具有多域、联合试验、广域多源复杂环境构建能力的测试与评估物理环境和研究平台。利用无人机试验测试中心的综合试验测试系统平台,构建具有空、天、地、海多维应用场景的多层级和体系化的综合试验测试环境与技术研究平台,重点突破无人自主系统多维体系化综合试验验证环境构建、基于云技术的分布式多域协同效能评估测试平台构建,以及基于虚实结合的智能化复杂环境模拟仿真等核心技术,为开展无人自主系统综合试验测试与体系性能评估提供支撑,提高我国试验场的综合试验能力和资源利用效益,增强试验场履行使命的能力有重大现实意义。     

基于协方差矩阵重构的方向图保形算法

现代雷达探测过程中需要采用自适应波束形成技术,在干扰处形成零陷从而消除干扰的影响。然而,波束产生零陷的同时也会导致主瓣波束产生畸变,严重降低了目标检测能力,针对波束保形问题,提出了一种具有波束保形的(worst-case performance optimization, WCPO)最差性能最优化算法。该算法通过对空间中不包含目标信号的区域进行积分来获得一个重构的干扰-噪声协方差矩阵,接着引入一个二次惩罚项使得重构的协方差矩阵满足凸优化条件,最后通过凸优化理论得到权矢量的最优解。区别于传统WCPO算法,该算法在相同条件下有着更高的输出信干噪比(signal-to-jamming noise ratio, SINR),并能在主瓣同时存在多个干扰,且不需要干扰信号先验信息的情况下实现主瓣波束保形。仿真验证了算法的有效性。     

细观尺度下推进剂/衬层/绝热层粘接界面参数反演研究

针对经验法无法保证细观尺度下粘接界面(推进剂/衬层/绝热层)内聚力模型准确性的问题,通过扫描电子显微镜(SEM)原位拉伸实验,记录粘接试件在拉伸过程中的变形和破坏,采用数字图像相关技术结合Hooke-Jeeves优化算法的反演识别方法,对界面所采用的双线性内聚力模型参数进行反演识别,并通过界面单元的损伤因子(SDEG)变化曲线结合实验结果开展界面损伤分析。结果表明：加载速率为1.2 mm·min^-1时,模型的界面刚度、最大名义应力、界面失效位移分别为6.40 MPa·mm^-1、0.72 MPa、1.80 mm;ε为8%、18%时,仿真与实测的感兴趣区域(region of interest, ROI)位移(U_x)平均误差分别为7.1%、4.9%;损伤因子(SDEG)变化曲线可较好地表征界面的损伤过程。该反演识别方法的精度较高,为细观尺度下粘接结构界面模型参数的精准获取提供一个新的方法。     

GPS伪码瞄准式干扰及硬件实现北大核心

GPS(全球定位导航系统)天线滤波和极化抗干扰技术,使得宽带阻塞式干扰的效能急剧下降。为了解决这个问题,提出了一种采用伪码瞄准式干扰方案。方案能够对GPS信号进行干扰,并且干扰性能得到提升。分析了伪码瞄准式干扰原理和评估标准,对GPS伪码瞄准式干扰机进行了设计,分别包括伪码干扰源模块设计和载波模块设计,并给出了个电路的原理和硬件实现。对GPS接收机的载噪比进行了测试,实验结果表明伪码瞄准式干扰,载噪比降低,具有干扰功率集中的优点。相比宽带阻塞式干扰,性能得到提升。     

基于GRU-VAE的无监督航迹异常检测方法

针对海量无行为模式标签航迹数据的目标行为异常检测问题,提出一种基于门控循环单元的变分自编码器模型(Gate Recurrent Unit-Variational Autoencoder, GRU-VAE)无监督航迹异常检测方法。该方法通过检测航迹异常发现目标的行为异常,分为模型训练阶段和异常检测阶段两步实施：在模型训练阶段,构建了以GRU和VAE为主要结构元素的基于门控循环单元的变分自编码器模型,利用无异常信息标签的历史航迹数据对GRU-VAE模型进行训练,根据训练集的航迹点重构损失分布情况,采用正态分布法或百分位数法划定置信区间为航迹点重构损失门限;在异常检测阶段,该模型对实时航迹数据集进行检测,将重构损失超出航迹点重构损失门限的航迹点视为异常航迹点,当航迹序列中的异常航迹点占比超出占比阈值时,判定为异常航迹序列,结合数据异常情况向一线人员发送目标的异常行为信息。AIS数据实验结果表明,模型最高F₁分数达86.36%,查全率达95%。本方法对异常航迹的检测具有高灵敏度和低漏警率,可满足战场态势认知需求。     

如何合理防范“无固定期限劳动合同”风险？

【案例】某部长期以来一直聘用大量工人从事后勤保障工作。李某为该部食堂工人,长期不认真工作,但单位领导考虑到他是前任领导的亲戚,就一直没有解雇他。《劳动合同法》实施后,李某从别人那里听说自己已经在单位工作满10年了,符合签订无固定期限劳动合同的条件,担心自己以后被单位解雇,遂提出要求单位与自己签订无固定期限劳动合同。单位领导担心此事在聘用工人中引起连锁效应,但又苦于没有对策,不知道如何处理和防范。