模糊数据的编码压缩

建立在普通集合之上的传统的数据压缩方法不能胜任模糊领域中的问题。因此,有必要从模糊集合理论出发,导出模糊概率的概念和模糊信息,赋予数据压缩理论和技术新的活力。本文试图从模糊理论的角度,借助于广义信息论,探讨模糊信息压缩的方法和意义。     

带限信号的最大熵正则外推算法

基于最大熵正则化构造了一种新的稳定的带限信号正则外推算法。当噪声δ（t）∈L~2[—T.T],其误差能量为δ,而且当δ→0时,所求得的正则化解将在（- ∞,∞）内一致收敛于问题的精确解。     

军用卫星通信抗干扰综述

当前国际形势总体上继续趋向缓和,全球性世界大战难以发生,和平与发展是世界的主旋律,但各种因素引起的局部冲突时起时伏;同时高科技迅猛发展,先进的信息技术引进军事领域。这些格局和态势,对今后的军用卫星通信系统产生了深刻的影响、本文从这一背景出发,综述了国外新一代军用卫星通信系统概念,系统资用的抗干扰技术及有关措施。这些技术和措施包括卫星轨道和频率的选择、多波束调零天线、星上处理、波型设计、自适应及其他新的抗干扰技术等。     

PC—1500计算机配置软磁盘机的研究与设计

本文研究并设计了一种新的接口电路,使 PC-1500计算机能够与软磁盘机配接、并能通过键盘编制注解文件。本系统使用的软磁盘格式与 IBM-PC 系列微机完全兼容。文中论述了接口电路及软件设计原理.     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

TiZrNbVAl高熵合金弹体侵彻双层钢板可行性研究

为了验证TiZrNbVAl高熵合金弹体的可行性,开展了材料力学性能及弹体侵靶试验研究。对TiZrNbVAl高熵合金在应变率分别为10^-3s^-1、1 000 s^-1、3 000 s^-1和室温分别为、200℃、300℃条件下的力学性能进行了试验研究,获得了TiZrNbVAl高熵合金的准静态和动态力学性能,并对其冲击韧性、应变率效应及温度效应进行了分析,结果表明：TiZrNbVAl强度较好,抗冲击性能优异,在高温和动态加载条件下具有温度软化效应和应变率强化效应,并根据试验数据拟合得到了TiZrNbVAl高熵合金的Johnson-Cook模型参数。设计并开展了125 mm火炮侵靶验证试验,TiZrNbVAl弹体以786 m/s速度穿透2层Q345钢板,头部侵蚀较为严重,但主体结构完整,验证了TiZrNbVAl高熵合金用于侵彻战斗部壳体的可行性。采用数值仿真模型对侵彻过程进行了模拟,弹体头部侵蚀仿真结果与试验结果较为吻合,验证了材料模型和数值仿真模型可靠性。研究结论和成果可为高熵合金侵彻弹体设计提供思路和依据...     

Al/PTFE活性材料在炸药爆轰作用下的响应特性研究

为探究铝—聚四氟乙烯(Al/PTFE)活性材料在炸药爆轰作用下的响应特性,采用JO-8及DHL两种高爆速炸药对活性材料进行了端面及对碰爆轰加载试验。通过转镜式高速扫描相机记录了炸药爆轰波及活性材料激发的响应迹线,并结合理论分析获取了2种爆轰加载方式下活性材料内的冲击波压力值。结果表明：端面爆轰加载下,Al/PTFE活性材料在初始高压约为33.59 GPa的入射冲击波作用下发生剧烈反应,但随着冲击波压力衰减,反应速率迅速降低,表明该活性材料不能发生自持爆轰;对碰爆轰加载下,Al/PTFE活性材料受到持续高压作用,虽然由滑移爆轰加载产生的入射冲击波初始压力仅为15.76 GPa,但冲击波在活性材料的中心处发生汇聚叠加,形成高压集中区,在该区域内发生了“类爆轰”反应,反应速率达到4 mm/μs,但其反应过程还需要进一步研究。此外,研究还表明,同轴组合装药结构可使活性材料受到炸药爆轰产生的持续强冲击加载,不仅能够显著提升其反应速率,还可避免其反应无法自持的问题,可为相关战斗部装药的设计提供参考。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。