下一代数据中继卫星系统发展思考

通过系统阐述中继卫星系统的发展过程,给出了主要国家和组织的中继卫星系统技术体制和现状.再结合卫星、载人航天器和深空探索的未来发展趋势,分析了下一代中继卫星系统的发展需求.在此基础上,从体系结构、卫星平台、链路调制体制、网络协议等方面,探讨并给出了下一代中继卫星系统的发展趋势和技术途径.为满足未来近地、深空航天任务,以及临近、低空快速移动用户的不同要求,节约系统成本,下一代中继卫星系统将向专业化和与其他系统融合的方向发展:星间链路将增加激光链路,数据速率可达到10 Gbit/s以上;多址业务成为主用,同时支持用户数能力将极大提高;对于链路调制体制,在采用CR(Cognitive Radio,认知无线电)和SDR(Software Defined Radio,软件定义无线电)技术的基础上,可实现实时自适应调整和根据需求加载配置;数据传输将采用网络化方式,天地间构成一体化DTN(Delay Tolerant Network,容延迟网络).     

浅谈网络改造中的项目管理

重点阐述了项目管理知识在网络改造项目中的应用，对网络改造项目的启动、规划、设计、实施、测试与验收管理进行了详细分析，并给出了每个阶段的具体项目管理办法。     

基于神经网络的电表数字识别技术研究

提出了基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法,首先通过预处理自动定位电表图像中的数字区域并实现单个数字的切分,然后对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征,最后设计BP神经网络作为数字分类器,实现电度表显示值快速自动识别,该研究获得了电表数字正确识别率98.5%的结果,表明该系统具有较强的鲁棒性。     

Progress towards a new global foF2 model for the International Reference Ionosphere (IRI)

A new neural network (NN) based global empirical model for the foF2 parameter, which represents the peak electron density has been developed using extended temporal and spatial geophysical relevant inputs. The first results from this new model were presented at the International Reference Ionosphere (IRI) 2006 workshop in Buenos Aires, Argentina, and showed that this new model would be a suitable replacement for the URSI and CCIR maps currently used within the IRI model for the purpose of F2 peak electron density predictions. Measured ground based ionosonde data, from 85 global stations, spanning the period 1995–2005 and, for a few stations from 1976 to 1986, obtained from various resources of the World Data Centre (WDC) archives (Space Physics Interactive Data Resource SPIDR, the Digital Ionogram Database, DIDBase, and IPS Radio and Space Services) have been used for training a NN.     

桨叶负扭度对直升机涡环状态影响分析

利用部分旋翼涡环状态试验数据，采用神经网络误差反向传播算法（BP 算法），研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响问题，分析了负扭度变化对旋翼扭矩，拉力平均值及脉动幅度的影响，模拟结果表明，使用该模型可准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响，从而减少试验次数，节约试验费用。     

浅谈WBS和网络计划技术及其应用

通过绘制某项目零级网络图,初步探讨项目管理中的两种工具和技术——WBS和网络计划技术,并介绍其在绘制过程中的应用。     

基于神经网络预测的柱径特征点检出

针对峰值法中测量路径规划问题,提出了基于参数模型学习的神经网络预测器。通过预测器对测量路径的优化,测量系统的柱边特征点检出效率提高了近十倍以上。     

基于BP神经网络的民航安全预测方法研究

为了对民航系统安全运行状态进行科学的分析和预测。针对反映民航系统安全运行状态的重要指标之一——飞行事故万时率，采用BP神经网络的时间序列非线性预测模型及方法，对其进行了分析研究和仿真验证，计算结果表明，该预测方法是可行的，并与实际具有较好的一致性。     

基于BP网络的光纤陀螺刻度因子建模研究

针对光纤陀螺(FOG)随温度呈非线性变化的特性,提出了采用BP神经网络对刻度因子的温度误差建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差;用BP网络对其建模的结果和传统的建模结果进行了比较,结果表明采用BP神经网络对刻度因子的建模是非常有效的.     

南飞公司FDDI企业网述要

从南飞公司科研，生产和管理的实际需要出发，提出建立高速，大度，高可靠网络的目标。经比较作出南飞ＦＤＤＩ企业网的规划，并论述了企业网的实施过程及应用。