高功率微波车辆迫停的效应机理分析

通过分析车辆电子控制单元输出的点火开关和燃油喷射信号波形在高功率微波辐射条件下的演变过程,阐明了高功率微波致使车辆发动机熄火的原因。研究结果表明,电子控制单元受到微波辐射扰乱后,点火开关信号发生意外丢失,燃油喷射信号脉冲重复周期迅速缩短,造成发动机气缸内喷入过量燃油,火花塞无法点燃油气混合物,迫使发动机转速下降甚至熄火。通过分析车辆发动机的点火系统工作原理,提出了根据监测车体辐射电磁信号获取车辆易受攻击的敏感频段的试验思路。     

军用航空发动机大修能力评估方法

针对航空发动机修理工厂大修能力难以评估的问题,提出了航空发动机大修能力评估方法。分析了航空发动机大修生产过程;根据航空发动机大修生产工作特点,建立了基于生产职能分解的航空发动机大修能力评估指标体系,构建出基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型;结合实例验证了方法的正确性和实用性。     

基于空间几何关系的反交会规避机动方法研究

针对具有自主接近能力的航天器开展了反交会规避机动方法研究。首先,建立了仅测角相对导航模型,对完全不可观测机动进行定义,基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。随后,以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标,利用矢量乘积原理设计目标函数,建立优化模型并对变量约束进行分析,随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明,提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小,从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度,降低其估计精度。本文方法为规避机动问题研究提供了一种新的视角,可为以主动接近航天器这类新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

鱼雷装备备件隶属关系的两级库存系统配置优化研究

备件库存系统配置优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径,但在装备组成结构中,由于部件之间存在一定的隶属关系,并不是所有的项目都能够进行串件。针对现有两级库存系统备件配置优化研究的不完善之处,根据装备结构层次特点,通过分析鱼雷装备LRU和SRU备件两级库存系统,提出了备件初始配置方案下的备件库存缺货数模型,并在此基础上建立了基于备件隶属关系的两级库存系统配置优化模型。该模型以鱼雷装备使用度和库存费用为优化目标,通过优化备件库存配置结构,生成较好的备件库存配置方案,从而节约备件配置费用,避免造成资源浪费。     

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。     

基于AHP的射手综合素质的三级模糊综合评判

针对装甲机械化部队射手素质评价存在的评价内容不全、指标选取不合理等诸多问题,提出了一种基于层次分析法(AHP)和模糊评价法的射手综合素质的三级模糊综合评判模型。首先,在对射手综合素质深刻剖析的基础上,建立了射手综合素质评价指标体系,并运用层次分析法确定了各指标权重;然后,运用模糊综合评价法构建了射手综合素质的三级模糊综合评判模型;最后,通过实例验证了该模型的科学性与实用性。     

基于模糊层次分析法的高层建筑火灾风险评估

火灾风险评估是降低火灾损失的有效方法。利用模糊层次分析法,建立了高层建筑火灾风险评估体系,并应用于具体高层建筑的火灾风险评估中。评估结果与实际情况取得了较好的一致性,从而为高层建筑火灾风险评估提供了一种简便可行的方法。     

当前火灾自动报警系统运行中存在问题及对策

结合多年工作实践,对火灾自动报警系统设计、施工与运行中存在的诸多问题进行了探讨,分析了存在问题的原因,并从设计、产品选用、施工管理、消防验收、日常管理、提高认识程度、加强监督检查几个方面提出了相应的解决办法和建议。     

马克思主义中国化的历史进程及其启示

马克思主义中国化的历史进程波澜壮阔,绚丽多彩。马克思主义的中国化,不仅使中华民族以独立的姿态重新屹立于世界民族之林,使中国人民真正当家做主人,而且引领中华民族走上实现伟大复兴的康庄大道。马克思主义的中国化给我们留下了许多有益的启示。     

The effects of model parameter deviations on the variance of a linearly filtered time series

We consider a general linear filtering operation on an autoregressive moving average (ARMA) time series. The variance of the filter output, which is an important quantity in many applications, is not known with certainty because it depends on the true ARMA parameters. We derive an expression for the sensitivity (i.e., the partial derivative) of the output variance with respect to deviations in the model parameters. The results provide insight into the robustness of many common statistical methods that are based on linear filtering and also yield approximate confidence intervals for the output variance. We discuss applications to time series forecasting, statistical process control, and automatic feedback control of industrial processes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010