基于干扰重构和盲源分离的混合极化抗SMSP干扰

线性调频（LFM）信号是现代雷达常用的发射信号，可以有效提高雷达距离分辨率和探测距离，然而频谱弥散（SMSP）干扰应用于主瓣自卫式干扰时，干扰信号与目标在时域、频域和空域高度重合，是一种能够有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号极化信息的差异，引入了混合极化雷达系统信号接收模型，提出了基于干扰重构和盲源分离的抗SMSP干扰算法，实现了对干扰的抑制。仿真结果表明:所提算法不仅降低了计算量而且在干信比（JSR）为25 dB的情况下，能够有效实现干扰抑制。      

太赫兹通信技术研究进展及空间应用展望

太赫兹波具有频带宽、传榆速率高、方向性好、安全性高、散射小及高穿透性等特性。近些年天体物理学,行星和地球科学研究的任务增多促进了太赫兹源和系统的不断发展。文章介绍和分析了太赫兹通信的一些关键技术和最新研究成果;同时,对太赫兹的技术发展趋势和应用前景做了展望。     

电子商务环境下企业物流配送模式的选择

强调了物流配送对电子商务的重要性 ,提出电子商务中物流配送的模式问题 ,并对三种配送模式以及企业应选择的物流配送模式进行分析。     

回归分析数据挖掘技术

统计类数据挖掘技术作为数据挖掘技术中较为成熟的一个分支,它采用统计学的方法与数据挖掘的原理对目标数据进行分析和处理。文中针对其中的回归分析技术的原理及应用进行了探讨。     

基于地图匹配的车载惯导行进间精对准算法

针对车载惯性导航系统快速初始对准问题,以相似性原理为基础,提出了基于地图匹配辅助的车载惯导行进间精对准算法。首先,该算法研究并改进了基于移动相关的最小二乘地图匹配算法,通过跑车实验验证了改进的匹配算法的应用能够获得高精度的位置点群。然后以相似性原理为基础,提出了以地图匹配结果作为虚拟路标点的车载惯导系统行进间迭代精对准算法,从而摆脱对预置路标点的依赖。仿真结果表明,该算法能够获得与基于预置路标点的行进间对准算法精度相当的对准结果。     

带螺旋静叶诱导轮的气蚀性能

为了分析带螺旋静叶诱导轮的内部流动规律,利用计算流体力学（CFD）方法对带螺旋静叶诱导轮进行了仿真计算,研究了其扬程特性和气蚀性能。结果显示,安装螺旋静叶后,使诱导轮的扬程得到很大提升,但是因为螺旋静叶流道中回流较强,增大了回流损失,导致效率下降。随着诱导轮入口压力降低,带螺旋静叶诱导轮的气蚀区域受离心力作用,沿径向发展,由于堵塞螺旋静叶流道,推迟了诱导轮流道的堵塞时间,从而使诱导轮的气蚀性能得到改善。      

基于FDTD与C＋＋的金属目标RCS省内存计算

利用C＋＋语言的面向对象特性,实现了金属目标雷达散射截面（Radar Cross Section,RCS）的省内存计算。一般用时域有限差分（Finite—Difference Time-Domain,FDTD）法计算金属目标的RCS时,没有考虑到金属目标内部电磁场量为零的特性,对金属目标内部也分配了大量的内存。将金属目标分为内外两部分,对内部区域分配内存消耗少的数组,利用C＋＋语言的多态性,将各个不同的区域连接成一个整体来计算,从而减少了内存消耗。数值计算结果表明,与普通计算方法相比,对计算精度没有影响,同时可以大幅节省内存消耗。     

做实科技工作 服务空管事业

科技工作对于任何一个行业的发展,其必要性是毋庸置疑的。中国民航在快速发展和规模总量跃居全球第二的基础上,正努力实现从民航大国向民航强国的转变,加强科技实力,提高创新能力,促进民航产业全面发展,不仅是一项必要的工作,更是一项紧迫的工作。作为民航运输核心基础保障部分的空管系统,如何适应民航强国战略的要求,做好空管系统科技工作,提升空管系统的总体工作质量和技术水平,是开展空管系统科技工作必须要回答的问题。     

长时间在轨上面级动力系统关键技术研究

上面级动力系统提供用于变轨所需要的动力，同时提供姿态控制、推进剂沉底、末速修正功能所需要的动力，将上面级和北斗导航卫星一起送入预定轨道。回顾了从早期的上面级动力系统选型论证到后续的关键技术攻关过程，对比研究了泵压式与挤压式动力系统的技术优势，分析了动力系统研制过程中的主要关键技术，并对关键技术的应用情况进行了总结，最后提出了长时间在轨上面级动力系统的后续发展建议。     

监控视频中异常事件检测技术研究进展

异常事件检测技术是当前智能监控技术研究领域关注的一个热点，作为计算机视觉的重要研究内容，其主要目标是利用计算机自动检测出可被视为异常的事件。传统方法存在低层视频特征描述能力弱，异常检测方法计算代价大，对复杂场景建模时鲁棒性差等方面的限制。本文结合国内外的研究现状和目前的主流方法，介绍了监控视频中异常事件检测涉及的基本技术，分析了各类监控视频特征提取方法、特征学习模型和异常检测方法的优缺点，整理归纳了可用于监控视频中异常事件检测的常用实验数据集，最后讨论了监控视频中异常事件检测技术的难点、挑战及未来发展趋势。