GPS时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法

二进制偏移载波调制信号将在卫星导航系统中得到广泛应用。全球定位系统的L1C信号导频分量采用了时分二进制偏移载波调制,对此信号直接采用码参考波形算法消除多径时的鉴别曲线收敛点存在偏差,从而影响测距偏差。因此,提出一种时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法。通过时分的方式分别生成针对BOC(1,1)和BOC(6,1)分量的本地闸波,以保证鉴相函数在码相位无偏差时等于0。由于更好地利用了BOC(6,1)信号分量,该技术在实现无偏跟踪的同时,还能提高跟踪精度。     

磁探针位置及角度偏移对电磁发射过程测试的影响

简化电磁发射装置中的导轨和电枢为线电流下的直导体,建立发射装置的物理模型。利用毕奥-萨伐尔定律和感应电动势原理,推导出磁探针线圈中心放置点的磁感强度。假设线圈范围内的磁场为均匀磁场,计算得到磁探针线圈产生的电动势。以此设计测量所用的磁探针,并和测试数据对比验证模型的正确性。在多次试验中发现,发射过程中装置振动导致磁探针距离变化和角度偏转问题。测量并分析三组单次发射中的故障测试状态。仿真和实验数据表明:小范围距离变化没有使磁探针的测试性能失效,但角度偏移对下一步的速度拟合带来误差干扰,且随着角度增大拟合速度逐步减小。     

基于云模型-AHP的制导弹药射击效能评估

对制导弹药的射击效能进行评估在仿真试验领域具有重要的意义。依据某制导弹药的工作原理及影响其射击精度的主要因素,制定了其射击效能评估指标体系。运用层次分析法(AHP)计算了各级指标的权重,划分了评估等级,并在各个指标隶属度的计算中引入了云模型算法。最后,将评估结果以隶属云的数字特征的形式表示出来。     

指控系统信息服务质量评价研究

为了有效评价指控系统信息服务质量情况,在深入分析指控系统信息服务特征及用户服务要求的基础上,研究了评价指标的析取原则,从主观和客观两个方面提出了指控系统信息服务质量评价的指标体系,对各维度及评价指标的含义、测量方法进行了详细讨论,并给出了定性评价、定量评价和半定量评价3种指标评价方法和加权综合评价方法。     

基于反步法的高超声速飞行器终端滑模控制

为了使高超声速飞行器在再入过程中完成姿态控制,在反步法的基础上将模糊自适应和终端滑模控制相结合设计控制器。对于姿态角动态,使用反步法和模糊自适应设计虚拟控制律;而对于角速率动态,利用终端滑模方法设计控制器,能够有效提高系统鲁棒性。稳定性分析说明所提方法可以保证系统状态的一致渐进有界性。     

欠驱动再入飞行器的抗饱和姿态控制器设计

针对只有两个舵的欠驱动再入飞行器,设计了具有抗饱和功能的姿态跟踪控制器.控制器的设计过程中,首先将姿态运动学与动力学模型分解成慢回路和欠驱动的快回路,然后分别针对快回路和慢回路设计了超扭曲滑模控制器和分层滑模控制器,最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

轻量级SpaceFibre节点高速传输系统的优化设计

为满足卫星有效载荷间SpaceFibre链路的高带宽、高可靠性和轻量化的应用需求,提出一种SpaceFibre节点传输系统的优化设计。该设计采用基于帧累计的增量化计算方法减少了计算电路的冗余;通过四级流水架构满足了错误检测操作的时序要求,使用循环冗余校验共享机制平衡了硬件资源的使用;采取基于完整应答的双层控制策略提升了系统的可靠性,通过构建面向资源优化的控制状态机和存储架构简化了确认重传算法的实现逻辑。使用型号为XC7Z100FFG900-2的FPGA搭建双节点系统,板级验证表明:该设计满足协议规范,与同类设计方案相比,最高工作频率提高1.5倍,支持最高6.25 Gbit/s的传输速率,查找表资源和存储资源降低,寄存器资源相近,为开发具有自主知识产权的高速可靠SpaceFibre编解码器提供了参考。     

汉字库图形点阵库液晶模块在激光告警接收机中的应用

在激光告警接收机中,为了直观显示激光的波长和入射方向,需要研究信息的显示技术.研究了字符点阵液晶显示模块(LCM12864ZK)在激光告警接收机中的应用,实现了2线串行接口方式与单片机89C2051通信,完成全中文人机交互图形界面.设计了简单方便的接口,编写了灵活的操作指令,其模块化的设计思想为多显示模并行应用提供方便.研究成果已经运用到激光告警设备中,能够实现快速显示敌方激光的波长与方向等信息.     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

A Question of ‘Government’ Control: Afghanistan DDR Programs Since 2001

Since the fall of the Taliban in late 2001, the Islamic Republic of Afghanistan (GIRoA), the United States, the United Nations, and the International Security Assistance Force (ISAF) have funded and led three different Disarmament, Demobilization, and Reintegration (DDR) programs. Despite a significant investment in time and treasure, all of them have failed to significantly reduce the number of insurgents or arbaki (militia). This article explores why these programs failed despite incorporating ideas from the prominent DDR schools of thought. Utilizing Stathis Kalyvas’ theory of The Logic of Violence in Civil War as a lens, this article argues that GIRoA and ISAF did not have sufficient control of territory to entice insurgents or arbaki to reconcile and/or reintegrate with the government. Further, in areas GIRoA nominally controlled in northern and western Afghanistan, regional powerbrokers who controlled these areas balked at these programs.