基于GIS的军事通信网络传输资源信息管理系统

依据工作中的实践和经验,结合现代技术的发展和成果,在信息系统分析与设计的基础上引入GIS技术,分析了管理信息系统与地理信息系统结合的优势,提出并设计了基于地理信息系统的军事通信网络传榆资源信息管理系统,对具有空间属性特征信息管理系统的设计和开发具有一定的借鉴和参考价值。     

基于深度神经网络的空间目标结构识别

利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对 RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非平稳特征明显的问题,利用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算法解决空间目标结构特征识别的问题;针对特征提取不具区分度的问题,提出利用分形分析提取RCS序列的分数维特征,并利用Fisher判决率对传统特征进行选取;介绍了DNN算法以及数据处理过程;最后,利用一组仿真测试数据对算法进行了仿真验证。分析结果表明,DNN算法在解决利用RCS序列进行目标结构识别这一问题中具有鲁棒性强、识别准确的特点。     

基于神经网络的大型矿用隔爆型干式变压器动态温升预测研究

分析了大容量隔爆型干式变压器热传递过程和特点,利用人工神经网络的非线性映射能力建立了其动态温升预测模型,并将计算结果和实测结果作了比较,验证了其可行性和优越性.     

天基与地基测量数据融合技术在靶场的应用

随着GPS技术的发展,靶场的测控也在逐步由地基测控网过渡到天地结合的一体化综合测控网。如何将天基测量数据同靶场现有的高精度测量带测量数据融合处理,近年成为数据处理的热点话题。本文就某具体任务,对天基和地基测量数据融合技术的方法和工程应用作了详细介绍,给出了初步的结论,提出了天基测量数据在工程应用时应注意的问题和有待进一步分析的问题。     

气相和粒子冲刷速度对丁羟推进剂燃速影响分析

基于试验获得的气相和粒子冲刷条件下的固体推进剂燃速数据,采用误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术开展了推进剂的燃速特性分析。网络训练和预示结果表明,利用BP算法开展冲刷条件下的燃速影响因素分析的精度在4%以内。分析结果表明,气相和粒子冲刷速度都会影响固体推进剂的燃速。在低气相速度条件下,推进剂燃速对粒子冲刷速度的变化更为敏感。粒子冲刷对固体推进剂燃速的影响存在界限效应,当粒子冲刷速度大于某一界限值时,推进剂燃速增加幅度增大,并由粒子冲刷主导。     

基于神经网络的航空发动机环形燃烧室总噪声级预测

建立了某型航空发动机环形燃烧室噪声总声级神经网络模型,并利用测试数据对该网络进行了训练与应用.仿真结果表明,此网络模型能够较精确地拟合出燃烧室噪声总声级与燃烧参数间的函数关系,对于航空发动机燃烧室声疲劳和可靠性的研究有重要意义.     

一种多码率QC-LDPC码译码结构设计与实现

为了满足在一个系统中使用多码率LDPC(Low Density Parity Check)码字的需求,设计了一个7Kbit长度多码率LDPC码的译码器,分析了各种码率之间校验矩阵的相似性,提出了复合译码结构中变量节点运算单元、校验节点运算单元以及迭代存储器单元的复用方案.通过在变量节点运算单元以及校验节点运算单元输入端增加若干选通开关,就可以使这些运算单元适于多码率的处理.通过管脚的选择,此译码器支持非规则0.4码率、非规则0.6码率以及非规则0.8码率3种工作译码模式,并用Altera公司的FPGA进行了实现.综合结果表明,所提出的复合结构在不损伤单码率译码性能的前提下,仅用略多于0.8码率LDPC码单独译码的硬件资源实现了3种码率码字的译码.      

美军指挥与控制系统信息安全综述

一体化的指挥与控制系统（C4ISR）作为网络中心站的核心,在2003年的伊拉克战争中初步展示了其作战能力。信息安全是保证信息获取、信息传输、信息处理和信息使用等多个环节畅通无阻的有力保障。本文综合论述了美军在C4ISR信息安全方面的政策、网络防御及技术应用。     

基于小波包和BP网络的滚动轴承状态寿命模型

使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承状态寿命的评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提取小波包重构信号的频带能量构造特征矢量,利用推广性能良好的贝叶斯正则化BP网络作为状态寿命评估的算法建立特征向量与状态寿命之间的映射,采用滚动轴承全寿命试验数据作为学习样本,训练和确定评估模型.试验验证了模型的有效性和可信性.     

Dynamic modeling and optimization for space logistics using time-expanded networks

This research develops a dynamic logistics network formulation for lifecycle optimization of mission sequences as a system-level integrated method to find an optimal combination of technologies to be used at each stage of the campaign. This formulation can find the optimal transportation architecture considering its technology trades over time. The proposed methodologies are inspired by the ground logistics analysis techniques based on linear programming network optimization. Particularly, the time-expanded network and its extension are developed for dynamic space logistics network optimization trading the quality of the solution with the computational load. In this paper, the methodologies are applied to a human Mars exploration architecture design problem. The results reveal multiple dynamic system-level trades over time and give recommendation of the optimal strategy for the human Mars exploration architecture. The considered trades include those between In-Situ Resource Utilization (ISRU) and propulsion technologies as well as the orbit and depot location selections over time. This research serves as a precursor for eventual permanent settlement and colonization of other planets by humans and us becoming a multi-planet species.