基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

空袭兵器的模糊识别法

在分析空袭兵器类型区分不足的基础上,运用模糊识别理论,探索空袭兵器的模糊识别方法。提取空袭兵器特征指标,建立标准模型库,构造了隶属函数,构建空袭兵器的模糊识别模型。结合实例,验证该方法简便有效,可为防空部队射击指挥员提供可靠的辅助决策依据。     

单兵综合作战系统效能指数的确定方法

单兵综合作战系统是一种新型的武器系统,对其效能评价技术的研究具有重要的意义.首先讨论了效能概念的意义,分析了两种主要的效能评价方法的适用性,指出幂指数方法在评价单兵综合作战系统作战效能方面有其优越性.在分析系统的组成、作战任务的基础上,建立了评价系统效能指数的指标体系,并且提出了指标的量化方法.针对在论证阶段的数据特点,给出了系统效能指数的具体计算模型.     

对一种混沌加密图像方法的破译研究

介绍了利用混沌映射系统进行保密通信的理论依据。分析了一种利用混沌动力学方程所形成的混沌序列来对图像进行加密的方案,并用程序语言予以实现。针对这种一维混沌加密算法,在加密方程、参数和初始值完全未知的前提下,运用相空间重构法和穷举法对其进行了破译研究并成功将其破译。总结了加密和破译方法的优缺点,提出了一种抗破译能力更强的加密方案。     

约束层阻尼板动力学问题的传递函数解

采用传递函数方法对约束层阻尼板进行了动力学分析.使用Hamilton原理得到了约束层阻尼板的运动方程和边界条件,对未知位移进行级数展开,引入状态向量,使用分布参数传递函数方法建立系统的状态空间方程进行求解,分析了四边简支板的自由振动和频率响应问题,得到了板的固有频率、损耗因子和频响曲线.算例的计算结果与NASrRAN计算结果相比吻合良好.     

谈消防集群通信系统的功能扩展

随着火灾特点的变化和科学技术的发展,提高消防部队灾情响应速度的要求日渐强烈,建立更加智能化的接处警系统迫在眉睫。这就要求作为灭火救援重要组成部分的集群通信系统具有与其它网络的相容性,从组呼、联网调度、故障弱化功能、数据传输及查询、集群系统与常规系统互联等方面探讨集群通信系统的功能扩展。     

军用电站谐波测量方法研究

详细地介绍了基于离散傅里叶变换（DFT）的谐波测量方法,分析了不同窗函数的特征及其对谐波测量精度的影响,并依据军用电站谐波测量特点采用布莱克曼窗提高测量精度。针对所述测量方法,利用软件进行了仿真计算,利用实用电站装备进行了对比测量实验,根据仿真和实测数据的误差分析,指出了造成测量误差的原因。     

关于右连左极函数的Gronwall不等式

给出了传统意义下的Gronwall不等式的推广形式,并且给出了在右连左极函数积分下的一种Gronwall不等式。     

对流层散射双向时间比对中对流层斜延迟估计

为精确估计对流层散射双向时间比对系统中对流层斜延迟,分析了估计卫星信号对流层斜延迟的Hopfield天顶延迟模型及CFA2.2映射函数模型并对其进行修正,从而适用于对流层散射斜延迟的精确估计。根据北纬35°~37°范围内的三个测站2010—2012三年的气象数据,验证Hopfield模型精度范围小于35 mm,并将三个测站按相互之间基线距离的不同分为三组比对站,利用2012年的气象数据,计算在不同入射角下一年的对流层散射斜延迟,并得出最大斜延迟对应的年积日和入射角。结果表明,三组比对站的最大单向散射斜延迟为21.82~35.45 m。在双向比对抵消90%的情况下,时间延迟为7.3 ns~11.7 ns;相互抵消95%时,时间延迟为3.6 ns~5.9 ns。     

Approximation algorithms for sequential batch‐testing of series systems

We introduce and study a generalization of the classic sequential testing problem, asking to identify the correct state of a given series system that consists of independent stochastic components. In this setting, costly tests are required to examine the state of individual components, which are sequentially tested until the correct system state can be uniquely identified. The goal is to propose a policy that minimizes the expected testing cost, given a‐priori probabilistic information on the stochastic nature of each individual component. Unlike the classic setting, where variables are tested one after the other, we allow multiple tests to be conducted simultaneously, at the expense of incurring an additional set‐up cost. The main contribution of this article consists in showing that the batch testing problem can be approximated in polynomial time within factor , for any fixed . In addition, we explain how, in spite of its highly nonlinear objective function, the batch testing problem can be formulated as an approximate integer program of polynomial size, while blowing up its expected cost by a factor of at most . Finally, we conduct extensive computational experiments, to demonstrate the practical effectiveness of these algorithms as well as to evaluate their limitations. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 275–286, 2016