当事人

郭乾坤、李冲清华大学硕士在读研究生、某部新兵硕士士兵的"中国梦"大很多人眼里,他们的选择令人不可思议,只因他们有一个共同的身份:清华大学在读研究生。名校、硕士、首都,即便就业形势再压力山大也似乎与他们绝缘,他们拥有的选择看上去很多也很美。可土木学院研二学生、声乐特长生郭乾坤和长期担任学生骨干的李冲同时选择入伍,他们虽然不是清华大学研究生入伍的先例,在他们之前,师兄李敦柱已是清华     

军民融合研究：视角选择与理论框架重构

胡锦涛在中国共产党第十七次全国代表大会报告阐述了军民融合思想之后,中国国防理论界和有关部门开展了广泛而持久的研究。其中,全国人大财经委组织专家开展专题研究,国家经济动员办公室与军事科学院联合设立军民融合论坛,多次召开理论研讨会,把研究推向高潮。统揽众多著述,成果大多集中在政策理论层面,基础理论是薄弱环节。本文转换视角,坚持唯物辩证法,运用现代管理科学、经济学的理论和方法,系统阐释军民融合的含义、由来与历史定位、研究的逻辑起点与主线、军民融合追求的双重国防价值取向等基本理论问题,初步探讨了我国军民融合基础理论研究的新思路。     

熵权灰色关联分析法的坦克夜间射击目标选择

针对夜间战场上坦克目标威胁评估问题,结合多目标决策问题,将熵权和灰色关联分析法相结合,提出一种基于熵权灰色关联分析的坦克夜间射击目标选择模型,并详细给出了该算法的思想、算法.该方法克服了传统评估算法中主观赋值的缺陷,最后利用实例证明了该方法的有效性.     

论军民融合式发展体制机制建设

加强军民融合式发展体制机制建设,是加快推动军民分离式发展方式向军民融合式发展方式转变,实现富国与强军相统一和有效保障国家安全的重要举措。军民融合式发展体制机制建设,应突出国家安全与发展利益相统一要求,体现国防效益与经济效益相协调要求,反映政府主导与市场驱动相结合要求。当前,我国军民融合式发展体制机制建设面临诸多障碍,主要是凝聚军民融合式发展共识滞后,推动军民融合式发展激励不足,制约军民融合式发展壁垒明显。有效推进军民融合式发展体制机制建设,重在构建军民融合式发展体制机制体系,优化军民融合式发展体制机制结构,分类完善军民融合式发展体制机制。     

基于无线局域网MAC层DOS攻击的入侵检测

为了检测无线局域网MAC层的6种DOS攻击方式,提出一种基于Hybrid特征选择和支持向量机的入侵检测算法.该算法先用混合器模式的Hybrid特征选择算法提取8个识别攻击的流量统计特征,然后利用支持向量机对待检测对象进行识别分类.通过建立仿真环境对检测模型的检测效果进行统计验证,表明检测模型在具有较高检测准确率和较低的虚警率,能够有效地检测MAC层DOS攻击,具有实用价值.     

频率选择表面研究与设计

对频率选择表面进行了研究,通过研究不同结构的频率选择表面,在现有介质材料的基础上设计了一种具有带通特性的频率选择表面,并用Ansoft HFSS进行了仿真设计.在20％带宽内实现了垂直照射传输损耗小于-2 dB,并研究了电磁波在不同入射角度下的传输特性.     

勇于接受考验

我叫王艳霞,是二师三〇团八连党支部书记。八连是我曾经工作过的地方,已经连续几年经济滑坡。2012年,团党委安排我回八连担任党支部书记,我心里很清楚,这次是回来接受考验的!我的心里压力很大,一方面是因为自己才被评为"兵团优秀党支部书记",若做不出实绩,担心会对不起这份荣誉;另一方面,重新回到八连,要想理顺一些老问题、新矛盾,就要付出更多的努力。"我们共产党员的本色就是要为职工     

LEO 卫星网络路径选择策略研究

路由算法在选择路径时,主要考虑传输延迟和跳数这两个因素,分别选取最短延迟路径(Least Delay Path, LDP)或最少跳数路径( Least Hops Path, LHP)。在卫星网络中,基于LHP选径策略实现更加简单,但其应用在LEO卫星网络中合理性的研究成果不多。本文对极轨道LEO卫星网络中,LDP和LHP之间关系进行详细的理论分析,验证了LHP选径策略的合理性。并在此基础上,提出一种基于横向传输优先级（Horizontal Transmitting Priority, HTP）的LHP最短路径选择策略,利用横向链路长短特性简化路径决策流程。通过仿真,该方法能够快速寻找到最短LHP路径,为LEO卫星网络路由算法提供一定的研究基础。     

合作定位节点选择策略

合作定位是指接收机之间通过合作网络交换关键定位信息实现协同定位的新技术,接收机进行合作定位过程中可供使用的辅助节点包括可视卫星和已定位邻居接收机。接收机之间的合作增加定位过程中的可用辅助节点数量,进而增加位置估计的计算量和计算时间,在可用辅助节点较多时,定位实时性很难得到保证。提出改进次优节点选择算法,计算备选节点之间单位向量差作为节点价值,选择拥有最大价值的节点作为辅助节点。将新算法与4种典型的节点选择算法进行了对比,仿真实验证明该算法能够在较短时间内选择出接近最优算法得到的组合,综合性能优于现有节点选择算法。     

多约束多关联条件下的目标选择

处理了如何从具有复杂关联和多种约束的目标集中选择目标的问题。首先,对目标集的组成结构和目标间的相互关联关系进行了描述,并分析了目标选择的两种约束类型,建立了多约束多关联条件下的目标选择模型。然后使用惩罚函数将多约束目标选择问题转化为无约束问题,给出了用遗传算法求解模型的方法步骤。最后通过案例表明,该方法结果稳定,优化效果好,能够在目标间具有复杂关联的条件下为军事人员进行目标选择决策提供有效的辅助。