大学生诚信现状调查与高校诚信教育创新

诚信是中华民族的传统美德,是现代文明的重要内容,是当代青年的基本道德素质,是建设法制国家的精神支柱,是一个社会赖以生存和发展的基石。高等院校务必加强和改进诚信教育,使大学生具备诚信的道德品质,为构建诚信社会与和谐社会发挥应有的作用．     

推进系统创新，提升总体能力——院士专家话总体活动

2012年2月7日,孙家栋、闵桂荣、王希季、屠善澄、戚发轫、徐福祥、叶培建、吴宏鑫、范本尧等院士、专家应邀到北京空间飞行器总体设计部（以下简称总体部）,出席了以“推进系统创新,提升总体能力”为主题的第二期院士专家话总体活动。中国空间技术研究院李明副院长、院研发部领导、总体部部领导、型号两总代表、副总研究师及相关专家参加了本次活动。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

基于频带相关性Deep Learning的无线通信干扰智能识别

近年来,随着无线通信技术在军事领域的发展及各类无线通信装备数量的增加,战场电磁环境变得越来越复杂,其要求通信系统具有更强的抗干扰能力,而智能干扰识别是抗干扰的前提.基于传统机器学习的各类干扰识别算法存在干扰前期特征提取繁杂、低干噪比(JNR)下识别正确识别率低的问题.本文针对上述问题,引入了并行多路多尺度卷积,通过增加...     

网络分区中混合消息集传输模式的精确配置

针对分布式综合模块化航空电子网络分区方法,指出其对消息传输模式配置存在不确定性;通过形式化描述将问题转化为包括实时性约束、带宽约束、缓存约束的最优化问题;提出了基于遗传模拟退火的传输模式配置算法,以系统的消息端到端延迟均衡为优化目标.通过给出两个具体算例对算法有效性进行了验证,同时比较了本算法与传统遗传算法的性能.对比结果表明,本算法能够解决传输模式的配置问题,尽管计算时间较传统遗传算法高出18.1%,但所得到的适应度值高出28.7%.本算法为网络分区在实际航电系统中的应用提供了参考.     

民机机载系统网络安保适航政策分析

随着信息化、网络化技术的不断发展,机上互连接口的数量和种类越来越多,在带来性能提升的同时也引入了安保风险,给民机安全性带来了挑战。梳理了新一代民机内部网络域、外部网络域的接口类型,总结了国际民航组织、美国联邦航空局、欧洲航空安全局等各机构针对网络安保问题的审定政策,分析机载网络安保相关的工业标准及审定要求,给出了在实际审定中的审定要素和要求。本研究可为我国民机机载系统网络的适航审定提供理论支撑。     

基于仿生原理的超角分辨天线阵设计

以昆虫的声波超分辨定位原理为基础,提出了对应的电小仿生天线阵系统,增强了电小天线阵的角度分辨能力。在具体设计过程中,运用奇偶模分析方法,推导出在不损失功率的条件下,相位差放大因子与天线阵元的阻抗和互耦之间的约束关系,与此同时提出了可获得更大相位差放大因子的设计方法。以此理论为基础,设计了一个二元电小天线阵,仿真并测试了其角度分辨性能,测试结果与理论分析一致,有力地验证了仿生天线阵理论的正确性与设计方法的有效性。     

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器,由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题,我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法,深度Q值网络无需依赖任何先验信息,就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数,解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明,在各种不同的舰队防御配置下,深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。     

首都机场的中枢建设

民航总局局长刘剑峰在谈及“十 五”期间我国民航的三个发展重点时提到，要实施航空枢纽工程，重新构筑国内航线网络，重点建设北京首都、上海浦东、广州新白云大型枢纽机场。目前，国内的上海、广州以及国外的汉城、东京等机场都围绕建设亚洲的国际枢纽门户纷纷积极采取行动。基于民航总局“十五”规划部署的机场的实际情况，首都机场股份公司在３月中旬召开的工作会上，提出了中枢发展战略：充分发挥首都机场的中枢市场资源潜力，逐步把首都机场建设成为功能完备、设施一流、安全舒适、环境优美的复合型枢纽机场，为旅客提供往来国内和世…     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。