山东半岛城市群产业发展的思路与对策

在国内区域经济一体化进程不断加快以及我国对外开放范围和领域不断扩大的新形势下,山东半岛城市群应充分发挥自身的资源优势、产业优势和区位优势,紧紧抓住发达国家新一轮产业转移的有利时机,加快重化工业、高新技术产业和现代服务业发展,促进产业结构优化升级;进一步优化产业布局,着力打造东部沿海和胶济铁路沿线两大产业隆起带,增强产业发展的空间集聚效应;打破行政区划限制,加强各城市之间的产业分工与协作,建立各城市间产业互补配套、生产要素自由流动的发展机制,形成发展合力,提高区域整体竞争力。     

计算机翼跨声速压力分布的格林函数方法

本文给出一种用格林定理将跨声速小扰动速势方程化成积分方程式,然后进行数值求解的方法,文中对场元强度进行松弛迭代,一般只需20次左右即达收敛。算例表明,该方法结果与差分法结果一致。     

浅析Ackermann函数

利用递归函数显式化的一种新方法,给出了Akermann函数显式表示法,从而确定Akermann函数算法的时间复杂度为2幂函数级.     

基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法

针对部分可辨条件下编队目标的精细起始难题,提出了一种基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法。首先,采用基于坐标映射距离差分的快速群分割与基于编队中心点的预互联对雷达量测进行预处理;然后,利用图像匹配中相位相关特性,将相邻时刻编队结构进行补偿对准,解决了低目标发现概率情况下的编队结构对准问题;最后,采用增加虚拟量测并后验判决的方式,结合最近邻法做编队航迹精细互联,在填补航迹缺失、增加正确航迹的同时抑制虚假航迹的产生。经仿真验证,与修正的逻辑法、基于相对位置矢量的灰色编队精细起始算法相比,本文所提算法在提高航迹正确起始率、抑制虚假航迹方面性能优势显著,且对环境杂波与雷达精度具有较好的鲁棒性,对目标发现概率具有较好的适应性。     

基于随机有限集的空间碎片群运动状态估计

传统的空间目标监测是建立在单目标状态估计基础之上,在面对突发产生的大量空间碎片时,由于碎片尺寸小,且密集分布以"群"的方式出现,传统单目标处理方法很难奏效。以"群"整体作为处理对象,基于随机有限集(RFS)技术,对"群"的状态特征进行估计。为了解决漏检目标密度分配问题和轨迹关联问题,提出一种面向量测的改进集势概率假设密度(CPHD)滤波器,并结合滤波后的信息处理过程,完成了对低轨空间碎片群的目标密度分布、群内目标数以及群内显著目标的状态估计。在仿真实验中,提出的滤波器表现明显优于传统滤波器和标准CPHD滤波器,且在某些传统滤波器和标准CPHD滤波器已失效的情况下,所提技术仍能有效工作。     

MEMS冗余惯组小幅值故障检测的PCA算法设计和优化

当组成冗余惯组的陀螺为MEMS陀螺,而故障又为幅值比较小的阶跃故障时(仿真发现,阶跃故障幅值为陀螺噪声方差的10倍左右大小时),使用以往的PCA故障检验方法,陀螺噪声会造成故障检测的困难.针对这种情况,提出了MEMS冗余惯组小幅值故障检测的PCA(Principal Component Analysis)算法设计和优化的方法,在以往PCA算法的基础上结合假设检验算法,考虑了陀螺噪声的影响,降低了MEMS陀螺噪声对故障检测的影响.通过仿真验证,证实了本文算法比以往PCA算法具有更高的检测准确性和灵敏度,这对于提高整个系统的可靠性具有重要意义.     

基于群决策层次分析法的 潜射反舰导弹武器系统作战效能评估

文章着眼于潜射反舰导弹武器系统组成和作战过程,构建了较为全面的武器系统作战效能评估指标体系,应用群决策方法对层次分析法进行改进,采用Hadamard乘法凸组合对不同专家的判断矩阵进行集结来确定指标权重,克服了传统层次分析法易受个人偏好影响、评价结果不够客观的弊端。同时,针对效能指标的模糊、不确定性,运用灰色系统理论进行定量化处理,实现了定性与定量评估的转换,建立了集中群决策层次分析法和灰色理论两者优点的效能评估方法。实例表明,该方法切实可行,能够提高评估的准确性。     

运动图象的数字压缩技术及其在军事装备中的应用

运动图象具有信息量大、动态感强、真实直观等特点,然而在实际应用中却存在数据量大,处理时间要求高等问题,所以研制压缩比大,实现方法灵活的数字图象压缩算法成为了近几年来信息处理的一个非常活跃的研究热点。本文主要介绍了运动图象的数字压缩的原理和方法,对高效压缩算法MPEG-4中所用到的关键技术进行了详细的讨论,最后结合工程实践简述了数字图象压缩技术在我军装备中的应用情况。     

基于AD9850的逐赫兹可调信号发生器

针对频率变换器与同步器的测试过程繁杂这一问题 ,提出了以 AD985 0频率合成器为基础的逐赫兹可调的高精度信号发生器。此信号发生器以单片机为控制核心 ,用液晶模块显示频率 ,可发生正弦波与方波。在得到需要的信号后 ,讨论分析了稳定频率与改善方波波形的方法。     

广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用

简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。