大型相控阵雷达系统安全性综合评价

针对大型相控阵雷达系统安全性因素多、评价困难的特点,分析并建立了大型相控阵雷达系统安全评价指标体系。提出了一种基于改进模糊层次分析法、熵权法和拉格朗日算法确定综合权重的方法,并建立了雷达系统安全性模糊综合评价模型。以某型大型相控阵雷达系统的安全性评价为例,运用所提方法确定该雷达系统的安全性指标综合权重,并进行安全性综合评价。将该方法与传统AHP评价法进行对比分析,验证了该方法的科学性和合理性。     

一种新型SEU/SET加固鉴频鉴相器设计

分析验证了传统D触发器型PFD结构的SEE敏感性,提出了一种新型的SEU/SET加固鉴频鉴相器,SPICE模拟结果表明该结构功能正确,对于1GHz的时钟信号,鉴频鉴相的精度可达0.8rad.锁相环的整体模拟结果表明,抗辐照的PFD与传统的PFD相比,锁相环的电学性能没有改变,锁定时间保持一致.对传统D触发器型PFD和设计加固的PFD进行了遍历轰击模拟,结果显示,提出的抗辐照PFD加固效果非常明显,敏感节点的数目可以降低80%左右.     

YHFT-DX高性能DSP中Cache失效流水设计

YHFT-DX是国防科技大学自主研制的一款高性能DSP.以提升YHFI-DX的 Cache 性能为目标,研究了降低 Cache 失效延迟的优化策略,设计并实现了一种针对高频高性能DSP的一级数据Cache优化策略--失效流水.与传统优化策略相比,该策略将连续访问Cache的失效请求并进行流水化处理,使多个Cache失效延迟重叠,从而达到降低平均Cache失效代价的目的.将该策略应用到YHFT-DX芯片的一级数据Cache控制器的设计与优化中,使访问Cache失效引起的流水线停顿从8拍降为2拍,显著提升了系统性能.     

室温工作的单电子晶体管研究

由于具有低功耗、高速度、高集成度等优点,单电子晶体管成为最有前景的纳米电子功能器件之一.但是,由于结构上的特殊性,单电子晶体管只能在低温下正常工作,该特性限制了其实用化进程.因此,研究可在室温下工作的单电子晶体管具有重要意义.在分析单电子晶体管工作机理的基础上,计算了单电子晶体管室温工作的基本条件,并实验制备出了样片.测试结果表明,所制备的单电子晶体管可在室温下表现出库仑振荡等基本特性.该研究成果将为单电子晶体管的集成实用化打下良好的基础.     

多轮次打击情况下的跑道失效率计算

对机场跑道进行多轮次打击时,每轮打击之后对跑道失效率的计算可掌握是否达到预期打击目的,为下一轮打击提供决策依据.以马尔科夫链为理论依据对多轮次打击情况下的跑道失效率进行计算,只需计算出跑道失效率的一步转移概率矩阵,即可求出任意多次打击后跑道的失效率,避免了采用常规方法时的多层迭代计算,降低了多次打击计算的难度.实例证明,该方法具有运算速度快、精度高的特点,可用于多轮次打击情况下的跑道失效率计算问题.     

论消防部队基本建设跟踪审计过程控制

针对基本建设审计特点,提出逐步从规范基本建设审核审批程序入手,进行基建建设前期、施工中及结算、决算跟踪审计,发挥审计监督的机制性作用,达到基本建设活动全过程运作规范、有序、监督有效。     

相变温控混凝土相变储热性能试验研究

混凝土中加入相变材料之后对水化反应产生的热量有一定的吸收,从而对混凝土内部温度有一定的控制作用,这将减少混凝土温度裂缝产生的几率.通过筛选带一定结晶水的硬脂酸、月桂酸和正十二醇的3种有机相变材料,模拟实际大体积混凝土工程来研究不同相变材料的掺量、控温效果.运用计算机软件绘制时间一温度曲线,从中搜寻出最佳的相变材料掺量.     

一种基于辅助交互的手抓握动作生成方法

针对沉浸式、非沉浸式和混合式虚拟维修系统中,维修动作交互过程繁琐、实现效果不佳的问题,提出一种高效的辅助交互方法,首先基于现有的维修动作规则和用户对维修任务的理解,建立了用户辅助信息接口和系统反馈辅助信息接口,前者由用户提供抓取目标、抓取手形和抓握点等辅助信息加速交互过程,系统通过后者反馈辅助信息帮助用户进一步决策,然后应用增广矩阵方法对经典逆向运动学算法进行扩展并生成具体的维修动作,最后应用该方法实现了装备车辆轮胎更换任务中维修动作的生成,维修动作交互过程的鲁棒性和效率得到显著提高。     

基于GAHP的模糊综合评判法在潜艇 作战方案评估中的应用

潜艇作战方案评估是辅助对潜指挥员决策的重要方法,而评估的科学性对决策的有效性影响很大.利用多人层次分析法(GAHP)和模糊综合评判相结合的方法,对潜艇作战方案进行评估,评估的结果可信度高,有利于对潜指挥员的正确决策.最后,通过实例证明了方法的有效性.     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.