“旋风部队”历史上的“七个第一”及启示

战争年代，在中国人民解放军编制序列里，第40军因其势如雷霆、动如狂飙、所向披靡的作战特点和勇猛顽强的战斗作风，被敌惧称为“旋风部队”。在长期革命斗争中，这支英雄劲旅参加了四保临江、夏秋冬攻势、辽沈战役、平津战役、渡江战役、湘赣战役、衡宝战役、广西追歼、解放海南和抗美援朝等许多著名战役战斗，战果显赫，     

逆重复 m 序列输入下 FIR 模型辨识及精度分析

针对离散控制系统的有限脉冲响应 (FIR)函数模型 ,研究了在伪随机逆重复m序列输入激励下的相关辨识及其精度问题 ,得到了有色噪声干扰下FIR参数估计精度的显式表达式。文中有仿真实例。     

基于符号树信息熵的机械振动瞬态信号特征提取

用简单的二进制划分简要说明了信号符号化问题,给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵计算方法,叙述了符号序列编码方法和符号序列直方图的作用,提交了符号时间序列分析的计算机流程图,对内燃机机身振动信号和转轴振动信号用符号树信息熵进行了特征提取。     

基于最优打击序列的弹道导弹火力分配模型研究

针对弹道导弹火力计划的拟制过程进行研究。围绕效费比最大化目标,对目标打击序列的影响因素进行了分析,设计了打击目标排序算法;采用层次分析法对弹道导弹打击能力进行了分析,并对打击目标所使用的作战单位排序值进行了计算,建立了最优火力分配模型。该模型不仅可最大发挥作战单位的作战能力,而且满足以最小代价获取最佳打击效果。     

动态系统可靠性分析的新概念

传统可靠性分析的概念只能描述静态逻辑关系,不能满足现代复杂动态系统可靠性分析的需要。在给出动态系统状态空间结构和结构函数的基础上,提出失效序列和失效丛的概念描述动态系统的故障模式,这一概念扩展了传统可靠性分析的概念,将割集、蕴含集等作为其在静态情形的特例。给出动态系统部件的概率重要度、结构重要度以及关键重要度的概念,用实例对提出的有关概念进行了说明。     

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。     

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...     

m 序列完备递归采样值的存在条件

本文用群论方法讨论了n级m序列完备递归采样值的存在条件,证明了对任意n级m序列,其完备递归采样值存在的充要条件是商群G=Z_p~*/H(其中p=2~n—1,Z_p~*={s|(s,p)=1},H={1,2,2~2,…,2~(n-1))为循环群。在完备递归采样值存在的条件下,求出了完备递归采样值的个数为n.φ(φ(2~n—1)/n)。最后给出了递归采样值的一个重要性质。     

m 序列的完备递归采样法

本文提出了m 序列递归采样的概念,研究并解决了素数周期m 序列的完备递归采样,对周期为合数的情况得到了一些有用的结论。     

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。