建立雷达探测概率模型的方法

提出了一种建立雷达探测概率模型的方法。该方法采用空间分割算法建立网格 ,以雷达检飞资料作为基础数据 ,用雷达方程推算各个网络中心的探测概率     

用混沌运动生成伪自然图像

混沌运动的确定性与随机性规律反映了现实世界中有序与无序相伴、简单与复杂一致的规律 ,利用混沌运动的方式控制像素色彩 ,可以生成反映现实世界混沌本质的伪自然图像 .通过改变动力学系统的参数 ,可以改变系统的运动形态 ,从而得到不同的伪自然图像 .     

基于递归神经网络的C3I系统故障预报系统

阐述了C3I系统故障预测系统的设计要求,分析了带有偏差单元的递归神经网络的相关原理,建立了C3I系统故障的神经网络预测模型并提出了相应的训练算法.提出了把神经网络、预测理论和专家系统有机地结合起来建立故障预报系统的初步设想.并以防空C3I系统的典型故障为例,实现了故障的预测.预测结果证明,给出的神经网络预测模型和训练算法是可行的,且具有较高的精度.     

防空兵C3I系统生存能力的综合量化评估

结合实际作战情况,给出了防空兵C3I系统生存能力综合评价的指标体系.利用AHP和Delphi法进行权重的确定,并对定性指标的处理方法即Delphi法进行了详细的介绍,对定量指标采用标准化值的方法处理,从一定程度上克服了专家赋值的主观因素,利用AHP法和模糊综合评判法建立了防空兵C3I系统生存能力的综合量化评估模型,最后以实例证明了其可行性.     

一种扩展密钥空间的改进型DES算法设计及其应用

针对典型DES具有密钥短等缺点,提出了一种基于Logistic映射的改进型DES算法,提高了密钥空间,增强了密文输出的混乱特性。同时,将该算法应用于远程装备监控系统中,有效地增强了数据传输的安全性。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。     

STK飞行任务仿真及其在空地链路分析中的应用

飞行仿真是飞行航路设计,飞行任务规划以及飞行训练等项目中非常重要的一项任务。介绍了在STK(Satellite Tool Kit)的三维显示环境下,利用STK提供的专业化模块STK/AMM(Aircraft Mission Modeler)进行航空器飞行任务仿真的方法,详细阐述了利用该模块进行飞行任务规划和飞行路径设计的过程。同时结合STK的数据分析功能完成航空器在飞行过程中与地面台站的通信链路的可用性分析。给出的仿真方法较以往的仿真方法简单,设计过程更加灵活,可以快速地实现飞行任务仿真设计和空地通信链路的可用性分析。     

高pH条件纳米Fe_3O_4催化H_2O_2分解去除水中4-氯酚

为了克服非均相fenton催化反应中溶液初始pH过低的缺点,开展了pH=5时Fe3O4/H2O2体系催化氧化去除水中4-氯酚实验。试验结果表明:制备的铁氧化物为纯Fe3O4,具有反尖晶石八面体结构。纳米Fe3O4能够高效催化H2O2分解氧化水中的4-氯酚,反应180 min后4-氯酚的去除率达到96.8%。当催化剂投量小于2.0 g/L,4-氯酚的去除率随着催化剂投量的增加而升高;当催化剂投量大于2.0 g/L,去除率会随着投量的增加而降低。随着H2O2投量的增加,4-氯酚的去除率先升高后降低。溶液的初始pH对4-氯酚的去除影响较大,pH越低,去除速率和效率越高。重复使用5次以后,纳米Fe3O4仍然保持较高的催化活性。     

基于三维科研态势演化图谱的国防科技发展评估

当前随着信息技术的深入发展,大数据时代已经悄然而至。大数据为国防科技发展带来了重大机遇的同时,其所带来"数据眩晕"和"数据冗余"效应不容忽视。面对大数据对国防科技发展所带来的巨大挑战,准确、快速、实时地把握和预测科研发展态势,已经成为科研工作者和科研管理高层决策者的迫切需要。在对传统科学知识图谱深入研究的基础上,本文提出一种基于网络和单词分布式嵌入的三维态势演化图谱模型,模型充分利用了文献中的结构信息和语义信息,并对结果进行可视化展示,实验表明,该方法对于掌握国防科技发展动向,挖掘技术前沿,把握技术机会,促进国防科技发展具有较大的参考价值。     

An exact network flow formulation for cell‐based evacuation in urban areas

In the literature two common macroscopic evacuation planning approaches exist: The dynamic network flow approach and the Cell–Transmission–Based approach. Both approaches have advantages and disadvantages. Many efficient solution approaches for the dynamic network flow approach exist so that realistic problem instances can be considered. However, the consideration of (more) realistic aspects (eg, density dependent travel times) results in non‐linear model formulations. The Cell‐Transmission‐Based approach on the other hand considers realistic traffic phenomena like shock waves and traffic congestion, but this approach leads to long computational times for realistic problem instances. In this article, we combine the advantages of both approaches: We consider a Cell‐Transmission‐Based Evacuation Planning Model (CTEPM) and present a network flow formulation that is equivalent to the cell‐based model. Thus, the computational costs of the CTEPM are enormously reduced due to the reformulation and the detailed representation of the traffic flow dynamics is maintained. We investigate the impacts of various evacuation scenario parameters on the evacuation performance and on the computational times in a computational study including 90 realistic instances.