基于深度学习的地空导弹发射区拟合算法

目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题,且拟合精度较低;传统神经网络方法要想达到较高精度,需要大量的隐层节点,且在隐层节点数增加到一定程度后,训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时,传统神经网络需要大量的标签数据,进一步增大了实际应用的难度。为此,基于深度学习理论,设计了一种基于堆栈稀疏自编码器（SSAE）的深度拟合网络（DFN）,并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足,不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练,而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟,介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异,针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差,无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题,提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵,消除量测噪声异常带来的影响,同时提高了滤波精度。实验表明,与EKF和UKF定位解算算法相比,AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高,是一种可靠稳定的北斗定位算法。     

面向视频专网的网络安全态势指标体系的构建

针对当前面向视频专网的网络安全态势评估中缺乏一套完善的指标体系问题,对构建网络安全态势指标体系进行了研究。首先,重点对视频专网面临的网络安全风险进行了研究与分析;然后,结合以往网络安全态势评估技术中的基础评价指标,针对视频专网自身特点,构建了一套适用于视频专网的网络安全态势指标体系;最后,给出了指标值的计算方法,为视频专网的网络安全态势评估奠定基础。研究成果对于完善和丰富面向视频专网的网络安全态势指标体系具有一定的参考和借鉴意义。      

透平机械叶片的遗传优化设计

提出一个基于遗传优化理论的透平机械叶片设计方法。该方法以叶片形状作为优化对象,利用遗传算法通过使其表面边界层中流动损失的极小化来搜索最佳的叶片形状。叶片形状被参数化表示。已知叶片形状的流场分析由一个叶栅正命题CFD程序完成。方法应用于一个离心压缩机扩压器叶片设计。数值计算显示,该方法可成功地求得具有最小流动损失的扩压器叶片形状。     

带通信约束的多无人机协同搜索中的目标分配

为了研究通信约束对多无人机(UAV)协同搜索中目标分配任务的影响,提出了一种带通信约束的多无人机协同搜索中的目标分配方法,研究在通信约束条件下多无人机在协同搜索中如何进行目标分配。首先,基于无人机数学模型和搜索模型,建立了目标分配模型。其次,分析了通信约束条件,如通信距离限制、通信角度限制和通信时间延迟等对目标分配的影响,限定多无人机在通信距离和角度范围内才能通信,使用蒙特卡罗法来验证通信距离和角度对目标分配的影响,同时采用基于状态估计的无人机状态信息补偿方法来消除通信延迟的影响。仿真验证了带通信约束的多无人机协同搜索中的目标分配方法的合理性。     

白糖期货市场有效性的实证研究

首先利用PP检验对白糖期货价格和现货价格数据的平稳性加以检验,其次用Johansen检验分析白糖期货价格与现货价格的协整关系,再次建立了相应的误差修正模型以考察长期趋势和短期效应对期货价格和现货价格变动的影响,最后通过格兰杰因果检验确定信息在期货市场和现货市场之间的传递方向。实证结果表明:我国白糖期货市场是有效的;信息在白糖期货价格和现货价格之间是双向传导的;与现货市场相比,期货市场对于非均衡的反应速度更快且反强度更大。     

多媒体卫星通信系统介绍

本文论述了对多媒体卫星通信系统发展的需求及其关键技术，介绍了多媒体卫星通信系统的基本概念，并对西方特别是美国正在计划和设计中的多媒体卫星系统的基本概况做了较详细的介绍。     

红外系统节流制冷器用氮气纯度的试验研究

<正>红外制导武器系统,特别是小型红外制导导弹多采用3～5μm、8～12μm波段工作的InSb、HgCdTe红外探测器。它们要在70～100K范围内的低温下工作(一般80K左右),以获得足够高的灵敏度。也就是说低温制冷是这一类红外探测器不