国民经济动员潜力的多元统计分析

选取了国民经济动员潜力的14个总指标进行因子分析,计算出各地区因子得分,并据此对各地区进行单项和综合因子排名,然后用聚类分析法将综合因子进行聚类,得出各地区潜力情况及分类,并就地区潜力进行了分析。     

相关系数及其应用

在相关分析中,通常利用相关系数来分析或测定变量之间的线性相关程度。相关系数是描述两个变量或随机变量之间的线性相关程度的指标。相关系数的计算与分析是科学研究中常用的一种简单分析方法,根据相关系数可以对不同事物进行简单的聚类分析等。从相关系数的概念入手,给出相关系数的计算公式,列举了相关系数的应用。     

学院设立基础研究基金的分析与思考

基础研究是以认识自然现象,探索科学规律,获取新原理、新技术、新方法为主要目的的研究活动。基础研究目前已经成为学院科研工作的短板。设立基础研究基金可以培育高层次项目,培养中青年人才,促进重点学科发展,加快重点院校建设。对学院设立基础研究基金的必要性和可行性进行了探讨分析,并且给出了可供操作的基本设想。     

混合尺寸目标电磁计算的时域伪谱/有限体积混合方法

针对单一算法对混合尺寸目标进行时域电磁分析的困难,提出一种时域伪谱(PSTD)同时域有限体积(FVTD)混合方法。FVTD可方便地分析复杂的几何结构和材料,但是难以计算电大尺寸的目标,PSTD则特别适合计算电大尺寸的规则结构,但在模拟复杂的几何结构尤其是带有曲边结构以及电大、电小共存结构时存在困难。混合方法克服了单独算法的缺点,融合各自的优势,提高了算法的求解能力和应用范围。为了减小两种算法连接边界带来的反射,采用了FVTD计算面均值的二次函数重构方法,给出了交叠网格和非交叠网格两种混合方案。数值试验表明,混合方法有较高的精度,具有时域分析混合尺寸目标电磁问题的能力。     

MLFMA在运动目标多普勒回波数值仿真中的应用

提出了一种应用准静态技术,结合快速多级子算法计算任意形状的运动目标多普勒信号的方法,对目标的几种典型的微动多普勒信号进行了仿真,并应用高分辨时频分析算法对仿真得到的微多普勒信号进行了分析,提取出了微多普勒瞬时频率,并与相应微动规律的点目标微多普勒瞬时频率进行对比。结果表明,二者具有相同的变化规律,从而证明本文提出的方法是有效的。     

XMSF下新兴开放标准的集成和验证

建模与仿真领域中实现资源重用、共享和互操作的基本途径是标准化。诸多开放互操作标准的提出和应用成功解决了各自领域的互操作问题,推动了仿真技术的发展。关于这些开放标准的讨论及应用情况都已有相当数量的文献予以介绍,但具体涉及同一框架下各标准之间相互作用或影响情况却鲜有提及。依托XMSF框架,选取了MDA、BOM、SRML、MSDL、C-BML五种主流的新兴开放标准,通过XMSF案例对这些标准在XMSF中的集成应用进行了详细研究,评估它们在一起时可能为仿真领域带来的影响和能力。     

基于步进频率正交信号的星载MIMO-GMTI雷达空时频处理研究

多发多收(MIMO)体制雷达综合采用多通道、多频技术,为解决星载GMTI面临的探测慢速运动目标和消除盲速估计等问题提供了有效途径。MIMO雷达工作的基础是有效的波形设计。因此,在分析正交波形性能的基础上,结合GMTI应用需求,建立了星载MIMO雷达步进频率正交信号的基本参数确定准则,研究了步进频率MIMO雷达空时频联合自适应处理的基本原理,通过仿真验证了MIMO雷达在杂波抑制和GMTI性能上的优势。     

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

基于粒度计算的指控系统效能测度的探索性建模方法

分析了探索性分析模型的粒度原理,建立了基于粒度计算的指控系统效能测度的探索性分析模型,重点研究了探索性分析模型的建立,属性函数的构造和探索因子集的粒度获取方法,并结合多兵种联合作战案例,对使命完成时间测度进行了探索性分析,实验表明,基于粒度计算的探索性建模方法能够通过粒度的转换降低问题的复杂度,并在不同粒度层次上实现对问题描述的一致性。     

Concise RLT forms of binary programs: A computational study of the quadratic knapsack problem

The reformulation‐linearization technique (RLT) is a methodology for constructing tight linear programming relaxations of mixed discrete problems. A key construct is the multiplication of “product factors” of the discrete variables with problem constraints to form polynomial restrictions, which are subsequently linearized. For special problem forms, the structure of these linearized constraints tends to suggest that certain classes may be more beneficial than others. We examine the usefulness of subsets of constraints for a family of 0–1 quadratic multidimensional knapsack programs and perform extensive computational tests on a classical special case known as the 0–1 quadratic knapsack problem. We consider RLT forms both with and without these inequalities, and their comparisons with linearizations derived from published methods. Interestingly, the computational results depend in part upon the commercial software used. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010