ARM系统中对CAN控制扩展的实现方法

基于ARM技术的处理器已经普遍应用于工业控制、汽车电子等各个领域.CAN总线也已广泛应用于这些领域,但大多数常用的ARM9系列芯片还没有在片内集成CAN总线的控制器,使得不得不在板级进行扩展.选用飞利浦的SJA1000器件作为CAN总线控制器在ARM系统中进行扩展,给出了两种通过总线扩展的实现方法,即通过CPLD转换时序的方法和双周期读写模拟方法,并对后者的实现方法做了详细论述.最后对CAN总线Linux下的驱动移植做了简要介绍.     

改进的SIR宽阻带微带带通滤波器设计

利用一种改进SIR谐振器设计交叉耦合微带带通滤波器,实现对滤波器谐波响应的进一步抑制。在此谐振器内部引入SIR谐波抑制结构,并给出了宽阻带滤波器的仿真结果。该滤波器具有较宽的阻带特性,从f0到2.8f0间的抑制约为30 dB以上;从2.8f0到5.3f0间的抑制约为20 dB以上。这种简单的谐波抑制结构既不改变原有滤波器的结构,又不需要更高精度的制作工艺,具有较强的实用性。     

武器装备全寿命费用分析及管理措施研究

分析了现代武器装备全寿命费用 (L CC)分析研究现状 ,美军对现代武器装备进行 L CC管理过程 ,并与我国的武器装备管理作了对比 ,阐述了现代武器装备效能 -费用分析方法和 L CC分析方法 ,最后提出现代武器装备 L CC管理的三点措施     

高超声速风洞热化学非平衡流场辐射谱的数值计算

以轴对称的热化学非平衡N -S方程为控制方程 ,采用双温度 11组元反应气体模型 ,数值求解高超声速热化学非平衡流场。在此基础上 ,采用“线—线”精细辐射模型计算流场的辐射谱特性 ,在 0 15～ 2 μm区间计算了40 0 0 0个光谱分布点处的辐射发射、吸收系数 ,得到了高焓风洞实验条件下的流场辐射光谱分布及该条件下主要辐射组元NO的辐射光谱分布。计算表明 ,振动温度对辐射有重要影响     

美国陆军官方网站多模态话语分析与军队形象建构

本文以Kress、Van Leeuwen和 Painter等学者的视觉语法理论为基础,从再现意义、互动意义和构图意义三个方面对美国陆军官方网站“相册”栏目进行多模态话语分析,挖掘网页的符号资源,探寻多模态语篇生成意义、传递信息和构建形象的具体机制。在此基础上,借助Halliday、Hasan、Bateman和Bhatia等学者的多模态语类分析理论,探究模态间的互动关系,分析网页的整体设计、语类特点和宣传手段等。研究发现,该网站通过象征意义、情感互动和显著性差异等手段,影响读者对美军的认知,引导读者对美军产生积极联想,从而回避现实问题,为美军塑造正面形象。在深入发掘网页的交际目的、结构潜势和互动机制的基础上,搭建多模态语类分析框架,揭示军事网站设计和社会文化背景的复杂关系,助力军队形象建设。     

国防领域技术预警流程研究

技术预警是对技术突破和由此引起的军事、政治、经济和社会危机的预测,是从国家安全的根本利益出发,以保持己方军事优势、防止敌人"技术突袭"为宗旨的技术发展预测。研究回顾了国内外技术预警研究历程,从前期准备、预警清单、技术调查、分析评估等四个主要环节,全面分析国防领域技术预警的具体流程,为国防领域技术预警系统的构建与应用提供支撑。     

一种快速有效的步进频率测速方法

步进频率信号由于存在距离-多普勒耦合现象,目标的径向运动将导致合成的目标径向一维距离像产生距离徙动和波形失真.提出步进频率共轭法测速,可以利用一个步进频率脉冲串实现超大范围的速度无模糊测量,避免了常规方法的速度模糊或模板数过多计算复杂的问题.这种方法可以利用快速傅里叶变换实现,计算量小,降低系统实现的复杂度,是一种实用有效的步进频率雷达测速方法.     

垂直线列阵无源定位精度分析

提出了一种基于垂直线阵的系统,给出了定位模型,并简要介绍了其定位原理.利用由时延引入的距离、高低角和观测得到的方位角信息,建立了三维坐标系下的状态方程和观测方程.通过理论分析和仿真计算,讨论了声速测量误差、时延估计误差和阵元位置误差对系统定位精度的影响,给出了时延估计误差的克拉美-罗下界.综合时延估计、基线横纵扰动、三类误差的影响,在一定条件下,对目标距离估计的相对误差可控制在20%以内.     

气象条件对远程火箭炮射击精度的影响及对策

针对远程火箭炮武器系统射击精度问题,运用误差分析法探讨气象条件对远程火箭炮武器系统射击精度的影响.为提高射击精度,分析了气象准备的诸元误差及气象条件的时空变化对命中概率的影响,并把气象条件的时空变化对远程火箭炮武器系统气象准备精度和命中概率的影响进行了量化,从而找出气象条件的时空变化影响射击精度的根源.针对误差根源探讨了解决措施,为该武器系统实现精确火力打击提供保障.     

基于串联QFD神经网络的武器装备使用需求映射方法

针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证.