浅海中非金属圆柱体的扰动电场

为研究主动电场作用下非金属圆柱体目标所产生的扰动电场分布,基于镜像法和区域网格化的思想,建立了浅海环境下非金属目标的二次电偶极子模型。利用该模型计算出目标周围不同位置处的扰动电场,并与边界元软件仿真结果进行对比,结果表明扰动电场水平分量误差小于3%。开展水池模型实验,实测结果与所提模型计算值基本一致,证明了所建立的二次电偶极子模型的准确性。     

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。     

An evolving state of play? Exploring competitive advantages of state assets in proliferation networks

Illicit procurement networks often target industry in developed economies to acquire materials and components of use in WMD and military programs. These procurement networks are ultimately directed by elements of the proliferating state and utilize state resources to undertake their activities: diplomats and missions, state intelligence networks, and state-connected logistical assets. These state assets have also been utilized to facilitate the export of WMD and military technologies in breach of sanctions. While used in most historic proliferation cases, their role has seen limited consideration in the scholarly literature. This article seeks to systematically contextualize state resources in proliferation networks, arguing that their use lies between state criminality and routine activity in support of national security. Considering the competitive advantages of these assets compared to similar resources available in the private sector, the article argues that nonproliferation efforts have caused states to change how they use these resources through an ongoing process of competitive adaptation.     

月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究,针对微纳卫星对地数传资源的限制,提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收,再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据,下变频本振频率可调,在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波,仿真验证表明,采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下,此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行,能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比,降低了3个数量级以上。     

卫星导航信号无模糊抗多径码相关参考波形设计技术

针对目前卫星导航接收机码环多径抑制技术在二进制偏移副载波类信号下鉴别曲线可能出现多个稳定跟踪位置,导致接收机存在伪距测量的系统性误差的问题,提出最优鉴别曲线设计技术,采用奇异值优化的最小二乘方法,设计无多余跟踪点的本地码相关参考波形。从多径误差包络和跟踪精度两方面,对基于最优鉴别曲线的二进制偏移副载波信号码相关参考波形的设计性能进行验证评估。仿真结果表明：该方法可实现二进制偏移副载波信号在有限接收带宽下的无模糊鉴别曲线设计。以前端带宽为8.184 MHz时的BOC(1,1)信号为例,设计的码相关参考波形相比W2波形,多径误差包络面积增加了61.8%,而跟踪精度提高了4~5 dB。     

内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时,Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题,推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式;指出内置频率越高,过渡带时间越短;仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高,会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题,推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式;仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测,建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型,仿真实验验证了模型方法的有效性。     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.     

基于ACE Streams框架的舰船综合电子仿真系统设计

软件构件具有良好的功能封装性及接口规范性,在增强软件的可移植性和提高复用率等方面意义重大。在舰船综合电子仿真系统开发过程中,通过引入ACE Streams框架的技术,有效地降低了软件各层次间的耦合度,增强了数据的传输处理能力,固化了该系统的通信机制。     

建立雷达超视距探测效能库的一种快速算法

蒸发波导环境中微波雷达经常会出现超视距探测,建立雷达超视距探测效能库有利于微波超视距雷达探测效能的发挥。提出了一种计算雷达超视距探测效能的快速算法,即以蒸发波导高度、总体理查森数和海面风速为变量,先建立雷达超视距探测效能查询表,再利用查表的方法得到各种气象条件下雷达的探测效能,以此作为探测效能库的数据基础。最后将基于此算法得到的雷达探测规律与实际观测进行了比较,表明此算法是可行的。     

野外复杂背景下轻武器射击目标的图像识别算法

针对野外复杂背景下轻武器射击目标图像的分析判别,首先采用一种彩色空间聚类分析和阈值分割相结合的混合算法,即基于S、I通道的目标图像两步分割算法,将目标区域从背景图像中分离出来.然后基于机器学习理论中的Boosting算法,利用区域的形状特征和纹理特征等组成一个强分类器,将目标区域从其他区域分离出来,同时判断出目标的类型.