军队院校图书馆在OA模式下的发展策略

OA是一种新兴的学术信息交流模式。它促进了学术交流,免费向公众开放学术信息。简要阐述OA的发展及其现状,分析OA运动对军队院校图书馆的意义,并探讨了OA环境中军队院校图书馆的发展策略。     

基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型

针对现有的基于蒙特卡罗方法的非视线传输模型的不足和局限性,提出了基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型,给出了模型的数学描述。利用坐标系变换方法,得出了光子迁移的坐标递推公式。设计了接收判断机制,给出了到达时间的计算公式。通过跟踪大量光子的随机迁移,验证了光子传输的多散射现象。绘制了接收天线功率密度曲线,模拟了脉冲展宽效应。比较结果表明,在满足单散射近似的条件下,该模型与Luett-gen单散射模型吻合较好;在不满足单散射近似条件时,该模型得出的接收功率密度大于Luettgen单散射模型的接收功率密度,分析了结果的正确性,并指出了现有模型信道零延迟的错误。理论分析表明,模型能准确反映信道的时延特性。     

M739引信头部触发机构发火模式与判别方法研究

针对M739引信头部机构的基本结构与特性,分析其头部触发机构的发火原理,提出发火模式种类的判别方法。结合某型引信的具体参数,计算其对钢板、胶合板和地面三种不同目标介质射击时的碰击力,分析碰击力、防雨机构静态下移抗力及支筒图定抗力对发火模式的影响。试验结果表明,该发火模式判别方法适用于M739系列引信。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

基于金属膜电阻的大功率低电感负载

利用金属膜电阻设计并制作了用于陡化前沿Marx发生器调试的大功率低电感负载.其阻值约为90Ω,电感约为55nH,基本不具备分散电容.该负载采用线性渐变的圆锥外型结构,有利于减小信号在负载上的反射,配合电容分压器使用能够很好地完成对前沿约为几ns的快前沿高压脉冲的测量.理论估算了该负载的功率容量,并利用PSpice软件模拟了对其进行脉冲方波加载的情况.该负载用于调试陡化前沿的Marx发生器的实验中,获得了幅值约210kV,脉宽近40ns,前沿为5ns的快前沿高压脉冲.多次实验结果表明该负载性能稳定,适用于陡化前沿Marx发生器的调试工作.     

多空域窗射击技术研究

未来空域窗射击体制相对集火射击体制,提高了对机动目标的拦截概率,能够对付有限机动目标,然而依然难以对付具有高度机动能力的目标,尤其是有人驾驶飞机,如果在射弹飞行时间内进行拐弯、爬升、俯冲等强机动.为了进一步提高对目标的拦截概率,提出了多空域窗射击体制,即在传统火控系统中增加目标实时态势估计模块,实时预测目标在射弹飞行时间内的可能机动模型,并根据预测结果进行多个未来空域窗射击.     

脉冲追赶式同步扫描下双基地雷达目标分辨力分析

脉冲追赶式同步扫描过程中,双基地雷达的目标分辨力不仅与雷达参数有关,而且还与脉冲追赶进程密切相关.分析了双基地雷达距离、角度和多普勒分辨力的影响因素,并对其在脉冲追赶情况下的变化规律进行分析,结果表明在每一脉冲追赶扫描周期内,双基地雷达的距离分辨力和多普勒分辨力不断提高,而角度分辨力则有所下降.     

基于进化规划的RBF网络用于二相码旁瓣优化

研究了低截获概率技术中常用的二相编码信号处理中的距离旁瓣压缩问题,采用改进的进化规划算法优化径向基函数网络,提出了一种基于改进进化规划算法的计算方法。通过对13位巴克码和31位M编码的仿真实验,表明新的方法在旁瓣抑制能力和运算速度等性能方面,都有较大的提高。     

声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。