SRAM型FPGA的单粒子效应及TMR设计加固

宇宙空间中存在多种高能粒子,其辐射效应会严重威胁航天器中现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array,FPGA）器件工作的可靠性。文章研究了静态随机存储器型（Static Random AccessMemory,SRAM）FPGA中的单粒子翻转效应。理论计算表明,采用三模冗余（Triple Module Redundancy,TMR）设计方法可以有效缓解FPGA中的单粒子翻转问题。针对传统TMR设计方法的不足,提出了一种改进的TMR设计架构,并将该架构应用于某星载关键控制电路的设计中。文中的研究成果对SRAM型FPGA的空间应用有一定参考作用。     

对相控阵雷达的旁瓣欺骗干扰

提出了对相控阵雷达实施旁瓣干扰的方法，用此种方法可产生方位欺骗或方位多目标干扰。详细讨论了方位欺骗干扰系统的参数设计问题，最后对干扰样式进行讨论。     

卫星微波信标天线与地面站引导雷达圆锥扫描天线的极化失配分析

目标信号和雷达天线之间的极化失配,导致接收机输出的误差信号电压中除基波正规分量外,还包含基波交叉分量和二次谐波分量等,降低了测角精度。通过对线极化目标信号和椭圆极化雷达天线匹配情况的分析和计算,获得了有关的公式和曲线。还对椭圆极化目标信号和椭圆极化雷达天线情况作了阐述。公式和曲线可作为选定卫星天线或地面站雷达天线椭圆极化率的参考依据。     

我国住房抵押贷款证券化的模式比较和现实选择

在对实行住房抵押贷款证券化的表内和表外模式的现实效益、准备成本进行充分比较的基础上,提出并论证了商业银行通过表内融资方式发行抵押银行债券是我国在现有市场条件、法律框架和制度环境下实行住房抵押贷款证券化的理性选择.     

飞机襟翼声疲劳应力的仿真与模式识别

利用回归分析方法，建立声激励下飞机襟翼振动总加速度和总应力对总声压的仿真模型，及总应力对振动总加速度的仿真模型。通过模式识别，得到结构应力响应、结构加速度响应与总声压线性和非线性关系的界限，以及结构应力响应与加速度线性和非线性关系的界限。     

证券市场资金流量模型研究

证券市场证券价格的运动可以划分为有明确趋势的定向运动与无趋势的随机波动。证券价格定向运动产生的内在原因及运动规律，是研究证券投资最关心的重要问题。文章以股票市场作为研究对象，从场内存量资金的定量分析着手，研究导致股价做定向运动的资金流量原理及其相关模型，得出资金进出股市“净流入（出）量”的测度方法履系列结论。     

N元自适应模式识别系统开发工具

N元模式识别方法是一种易于硬件并行实现的自适应模式识别方法。单层自适应模式识别系统(WISARD)、加权WISARD、双层自适应模式识别系统模型都是以这一方法为基础的。本文论述的N元自适应模式识别系统开发工具——NIRSS就是为这些模型体系结构的仿真及应用研究而开发的。它可以仿真现有的4种模型,共有7种工作方式,23个功能模型,97条人机交互命令。有关上述模式识别系统结构的研究以及多印刷体汉字、手写体汉字的识别、自适应图像处理的应用研究都是在该软件包上进行的。实际应用表明,这是一种使用方便、功能丰富的有效开发工具。     

动态可重配置MIS分析与设计建模研究

开发支持BPR的企业管理信息系统（MIS）的首要问题是，在系统分析和设计阶段建立能够有效描述业务过程动态变化的模型。本文提出与BPR相适应的、以业务过程为中心的企业MIS系统建模方案。以CIMOSA企业模型为基础支撑框架，对业务过程的划分进行了研究；在此基础上以面向对象方法为指导，提出了动态可重配置MIS系统分析与设计的早期阶段的基础性模型；对其基本的构成要素-对象类和它们的层次关系进行了定义和分析，并提出了进一步提取和构建更大粒度可复用单元（设计模式、组件、框架和体系结构等）的基本方向。阐述了该建模方法实现动态可重配置性的主要机制。     

互耦补偿的神经网络算法用于均匀圆阵波达方向估计

径向基函数神经网络方法在阵列信号处理中得到广泛应用。但是，阵列天线单元间耦合对基函数中心的影响会降低波达方向估计的精度，因此有必要对神经网络的输入数据进行互耦补偿，以生成正确的基函数中心。本文首先利用矩量法计算天线阵的广义阻抗矩阵，再使用直接数据域算法对神经网络的训练数据进行互耦补偿，神经网络训练完成后，神经网络用于实现波达方向估计。仿真结果表明，神经网络算法和直接数据域算法结合具有补偿效果好，计算量小的特点。     

神经网络在涡流无损检测中的应用

近年来，人工神经网络由于能不断有力替代常规的模式识别技术，已引起人们很大关注。本文提出用神经网络技术判读无损检测中涡流探头的检测信号，并提供用多层神经网络ＢＰ算法得到的信号初步分类结果。