一种面向频域的通信信号盲干扰检测算法

针对低干信比和复杂动态情况下传统的干扰检测算法效率不高的问题,提出一种基于盲通信信号频域处理的未知干扰自动检测算法。该方法首先借助快速独立成份分析(FICA)从频谱差分数据中分离干扰和通信信号成份分量,然后利用各分量的峰度作为干扰与通信信号的识别特征检测干扰。实验结果表明,此算法能有效地在干信比小于5 dB的情况下从盲通信信号背景中自动提取未知干扰的信息,实现高精度地盲干扰检测。     

活性粉末混凝土200(RPC200)的配制试验研究

进行了活性粉末混凝土(RPC)的配制试验,通过5批试件分别探讨砂灰比、石英粉、硅灰、水胶比和钢纤维等因素单值变化时对RPC流动度以及抗折强度、抗压强度的影响.研究表明:在常规制作工艺条件下,配制出抗压强度和抗折强度分别为145.6 MPa和26.68MPa的无纤维RPC;当钢纤维含量为6%时,RPC的抗压强度和抗折强度分别达到了201.3MPa和73.67 MPa.     

驱护舰编队对潜防御作战兵力运用

针对驱护舰武器装备的发展,结合现代海上对潜防御作战的新特点,对驱护舰编队在海上对潜防御作战中的兵力运用问题进行了探讨,提出了驱护舰编队对潜防御作战的指导思想、兵力运用原则和兵力攻击行动方式,并就确保编队的兵力行动提出了引导保障、安全保障应遵循的战术原则,对部队作战与训练具有一定的参考价值。     

军事联盟的形成机制与对策

国家间的对抗与合作是国际关系中的最常见的问题,通过引入博弈论中的讨价还价模型和差分方程,分析了联盟的形成机制,并对三国合作、三国竞争以及三国部分合作对抗的情况进行了比较,通过数值仿真对模型分析过程进行了验证,仿真结果表明,不同类型国家的策略选择对博弈结果影响很大,研究内容较好地揭示了国家间矛盾与利益的变化规律,为深入理解国际关系提供了参考。     

日常交互中朋友关系强度度量方法

针对如何度量日常生活中人们之间的关系强度问题展开研究,提出一个从日常轨迹、语义位置以及语义标签三个层次度量朋友之间关系强度的层级模型FRSHV。采用动态时间规整模型通过计算朋友之间的空间距离来度量其日常轨迹之间的相似度,进而使用轨迹序列熵值对用户每天轨迹的相似度进行加权处理,将其作为朋友之间的关系强度;采用主题模型隐含狄利克雷分布分别计算朋友之间的基于语义位置和语义标签的行为模式的相似性,将其作为朋友之间的关系强度;采用集成学习的思想对三个层次的度量结果进行投票,以投票结果作为最终的朋友之间的关系强度。在公开数据集上对FRSHV模型的有效性进行实验验证,结果表明该模型能够有效地度量朋友之间的关系强度。     

频率分集阵列的有源假目标鉴别方法

针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出一种基于频率分集阵列的干扰鉴别方法。频率分集阵列中,目标回波在相邻阵元间产生的相位差与距离、角度呈线性关系,而假目标不满足该关系。对目标回波和多类假目标干扰在频率分集阵列接收端的相位差进行理论推导,详细分析匹配滤波、信号混合、移频等因素对相位差的影响,并给出了假目标鉴别的具体流程。理论分析及仿真结果表明,该方法能准确提取混合信号的相位差信息,有效对抗多种类型的转发式欺骗干扰,且鉴别性能对干信比、信噪比均不敏感,具有较强的环境适应性。     

Neural network modeling to evaluate the dynamic flow stress of high strength armor steels under high strain rate compression

An artificial neural network (ANN) constitutive model is developed for high strength armor steel tempered at 500 °C, 600 °C and 650 °C based on high strain rate data generated from split Hopkinson pressure bar (SHPB) experiments. A new neural network configuration consisting of both training and validation is effectively employed to predict flow stress. Tempering temperature, strain rate and strain are considered as inputs, whereas flow stress is taken as output of the neural network. A comparative study on Johnson–Cook (J–C) model and neural network model is performed. It was observed that the developed neural network model could predict flow stress under various strain rates and tempering temperatures. The experimental stress–strain data obtained from high strain rate compression tests using SHPB, over a range of tempering temperatures (500–650 °C), strains (0.05–0.2) and strain rates (1000–5500/s) are employed to formulate J–C model to predict the high strain rate deformation behavior of high strength armor steels. The J-C model and the back-propagation ANN model were developed to predict the high strain rate deformation behavior of high strength armor steel and their predictability is evaluated in terms of correlation coefficient (R) and average absolute relative error (AARE). R and AARE for the J–C model are found to be 0.7461 and 27.624%, respectively, while R and AARE for the ANN model are 0.9995 and 2.58%, respectively. It was observed that the predictions by ANN model are in consistence with the experimental data for all tempering temperatures.     

碳纤维强度的统计特性及对复合材料线芯力学性能的影响

测试了国产T300级碳纤维的单丝和复丝拉伸强度,并用Weibull分布来描述碳纤维单丝平均拉伸强度。采用拉挤工艺制备出国产碳纤维复合线芯,测试了国产碳纤维复合线芯的弯曲强度和短梁剪切强度性能。结果表明:国产T300级碳纤维单丝拉伸强度性能达到东丽T300碳纤维水平,且分散性更小;复丝强度略低。国产T300级碳纤维集束性较差,在拉挤抽纱过程中,容易夹纱和起毛。在纤维体积含量基本相同情况下,国产T300级碳纤维复合线芯力学性能与东丽T700碳纤维复合线芯力学性能相差不大。     

天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术

针对采用单一发射天线的导航信号欺骗干扰,研究了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术,采用代数方法证明了三元非线阵是进行导航信号到达角无模糊解算的最少阵元数和阵型要求,并以相应阵型为基础,提出了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测量构造方法,给出了检测性能的分析方法,定义了用于限制检测性能下降的最小检测门限。采用蒙特卡洛方法对所提检测方法的检测性能进行了仿真,结果验证了理论分析的正确性。     

无源探测定位网

介绍了无源探测定位网的特点和分类,对无源探测定位网的关键技术进行了研究,并对无源探测定位网的发展前景进行了预测.