相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

主星带伴随微小卫星编队SAR系统的空间分辨率分析

根据主星带伴随微小卫星编队SAR系统的结构特点,建立了双站SAR系统的几何模型,然后推导分析了距离分辨率和方位向分辨率的解析表达式,最后仿真分析了以ENVISAT作为主星、"干涉车轮"的距离分辨率和方位向分辨率随主星到编队小卫星的距离、相对轨道高度的变化情况,并且与主星SAR的分辨率进行了比较。结果表明:(1)空间分辨率大小随波束入射角的变化基本上与主星一致;(2)空间分辨率随主星与伴随小卫星的距离增大而增大;(3)空间分辨率之差随微小卫星相对椭圆轨道短轴的增加而增加。     

指数寿命产品可靠性增长试验的Bayes分析

针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。然后利用Gibbs抽样算法解决后验推断计算问题,得到各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计。最后给出产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

信息时代指挥控制方式综述

历代战争中,指挥控制(C2)都是重要的赋能手段。信息化战争时代,未来战场对C2方式提出了新的挑战。通过分析信息时代网络赋能指挥控制的特点,对C2功能和方式空间进行了研究,定义了信息时代5种C2方式原型,并对各方式原型目标和要求进行了详细辨析,分析了其成熟度水平和成熟度迁移模型,最后讨论了未来战场对C2的挑战。对于帮助作战人员分析当前C2领域存在的问题,明确当前和未来需要的指挥控制能力,提升各级指挥员指挥控制、近实时管理复杂动态不确定作战使命的能力,具有一定参考价值。     

漫谈中国建筑艺术的空间的“隔”

“隔”在艺术上是创造空间距离的一种手段。中国传统艺术的各个门类都十分讲求“隔”,诗词戏曲、书画建筑,莫不强化“隔”的效应。本文以视觉思维和格式塔心理学为出发点,探讨了“隔”在中国建筑艺术空间中的应用,在另一层面上反映了“距离产生美感”的审美意识及中国“天人合一”的自然观。     

Banach空间中强伪压缩算子带误差的Ishikawa迭代过程

在一般的Banach空间中,使用一个不等式及某些分析技巧证明了非线性强伪压缩算子、强半压缩算子不动点带误差的Ishikawa迭代过程的收敛定理,并给出了它们的误差估计,推广和改进了近期的一系列相应结果。     

综合环境建模及其数据表示与交换

环境的标准化不仅是实现环境数据表示、重用、交换的关键,也是实现高度互操作性的核心。本文首先介绍了DIS中的自然环境,然后提出了综合环境的概念,指出了它的内容、特点及其在仿真系统中的重要作用,重点分析了综合环境的建模、数据表示与交换。接着,介绍了SIF和SEDRIS标准,并重点对SEDRlS的数据模型和API进行了阐述和分析。     

浸渍炭与基炭的表面研究

根据对浸渍炭及基炭的表面孔结构、扫描电子显微镜（SEM）测试以及浸渍炭在增湿后对氯化氰防护时间测试结果,讨论了基炭性能对浸渍炭防毒性能的影响。由Omnisorp 360CX检测仪对各种炭的表面测试发现,基炭的孔分布对其浸渍炭的防毒性能影响很大,当孔径＞2nm的中孔在孔径＞1nm的总孔容中所占比例大于25％时,浸渍炭的防毒性能较好。由SEM测试发现,对于防毒性能好的浸渍炭,其基炭的表面都具有多缝隙的网状结构。由实验结果还发现了同一种炭的破碎率与柱状炭在孔分布、吸水率及防毒性能方面的差别。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。