外商投资特许权中政府保证的法律问题研究

外商投资特许权项目(BOT)是近年来被世界各国普遍采用的国际新型投资、融资方式。而BOT投资方式的实施在很大程度上取决于是否能够获得政府保证。这是因为,尽管外国投资者以BOT方式投资于东道国的基础设施建设既开拓了市场又可以赚取利润,但它与一般投资方式相比存在更大的商业风险和政治风险。正是由于BOT投资方式存在着巨大的风险,才使得政府保证有其存在的必要性。     

ATM协议识别方法及其受系统误码分布的影响分析

分析了协议识别的概念,提出了用于ATM协议识别的策略及其状态机模型,建立了系统误码的分布模型,通过理论公式推导与仿真,重点对δ、α的取值及其对ATM协议识别概率的影响进行了分析。     

协会搭平台——推进核技术应用交流与合作

本刊讯:促进核技术在更广领域的应用是中国和平利用军工技术协会2007年的中心工作之一。为此,协会在前期调研的基础上,于2007年5月20日邀请中国原子能科学研究院和有关单位就核技术应用进行座谈和交流,通过沟通签署了合作协议。     

基于链路质量评估的飞行自组网抗干扰多路径路由协议

随着通信网络不断向各领域延伸,飞行自组网作为一种新型移动自组织网络,以飞行器作为空中无线通信节点建立网络,实现网络层高效通信.首先,通过考虑链路质量、流量负载和空间距离构建多路径路由模型,并设计抗干扰的多路径路由算法;其次,构建基于源节点路由回复包接收速率的解析模型;然后,对模型进行分析与评价;最后,通过仿真实验验证所...     

坦克数据通讯网中的协议分析

通过对坦克车内局域网1553B协议的分析,并与一般计算机通信标准局域网做对比,指出不能用标准局域网协议和纶构取代1553B协议。参考 ISO开放系统互连的协议模型,对1553B协议进行了分层设计和进一步构想。     

DIS/HLA的发展及其在武器系统开发中的应用

本文针对分布交互仿真作了概述,介绍了DIS发展的早期阶段及其下一代HLA的发展状况,并对其在武器系统中的应用进行了讨论。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

连续旋转爆震波传播模态试验

通过保持空气流量不变、改变H2/air当量比开展了连续旋转爆震对比试验,发现随当量比的降低出现三种传播模态:在较高的当量比(0.90~1.86)下,连续旋转爆震波以同向传播模态传播;在较低的当量比(≈0.75)下,则以双波对撞模态传播;在中间工况,则以上述混合模态维持传播。分析了不同传播模态下的高频压力特征,并初步分析了传播模态的转换机制:当量比较高时,爆震强度较高,传播过程中的损失和速度亏损相对较小,爆震波以同向传播模态维持传播;当量比较低时,爆震强度较低,传播过程中的损失和速度亏损较大,此时无法维持同向传播模态,而以双波对撞模态传播,这是由于双波对撞模态中的激波对撞产生高温环境,有利于燃烧放热,其可能是连续旋转爆震的极限传播模态。     

级间设计人机联合探月方案

利用登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。     

高级在轨系统的自相似业务量预测链路优化模型

在AOS高级在轨系统链路协议的基础上,分析了具有自相似特性的业务流量,提出了一种基于FARIMA模型的自相似预测的链路优化模型。该预测模型基于分数阶统计理论,在估计赫斯特参数的基础上,根据不同的时间粒度,提前预测突发业务量的到来,从而降低了网络丢包率。仿真表明模型在20点预测内具有较好拟合性,在一定置信区间下具有较好的预测成功概率和较低的虚警概率,同时使网络丢包率大幅下降。