基于马氏距离的雷达网有源假目标干扰鉴别技术

针对雷达网有源假目标干扰问题,为了消除长基线雷达组网时地球曲率对数据处理的影响,通过坐标转换,将各雷达站的目标的量测数据转化到了地心直角(ECEF)坐标系内,得到统一坐标系下的目标量测信息,完成空间上的对准;在此基础上,基于虚假目标的量测与雷达站位置有关,真实目标量测与雷达站无关,因而依据卡方分布的性质,在ECEF坐标系内对各个量测进行卡方检验,鉴别出虚假目标;最后,通过仿真验证了分析的正确性,该算法与工程实际接轨,实用性较强。     

Automatic landing system using neural networks and radio-technical subsystems

The paper focuses on the design of a new automatic landing system(ALS) in longitudinal plane; the new ALS controls the aircraft trajectory and longitudinal velocity. Aircraft control is achieved by means of a proportional-integral(PI) controller and the instrumental landing system– the first phase of landing(the glide slope) and a proportional-integral-derivative(PID) controller together with a radio-altimeter – the second phase of landing(the flare); both controllers modify the reference model associated with aircraft pitch angle. The control of the pitch angle and longitudinal velocity is performed by a neural network adaptive control system, based on the dynamic inversion concept, having the following as components: a linear dynamic compensator, a linear observer, reference models, and a Pseudo control hedging(PCH) block. The theoretical results are software implemented and validated by complex numerical simulations; compared with other ALSs having the same radio-technical subsystems but with conventional or fuzzy controllers for the control of aircraft pitch angle and longitudinal velocity, the architecture designed in this paper is characterized by much smaller overshoots and stationary errors.     

混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器，研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题，以及进一步提高系统控制性能，设计了一种高性能滑模控制策略。首先，考虑模型不确定性，建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程；其次，基于改进型条件积分滑模面和径向基（RBF）神经网络设计了控制律，结合自适应方法在线估计不确定参数；接着，将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量，即太阳帆姿态角和太阳电推进力；最后，数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性，减小了轨道位置超调，并且混合推进相比于单一太阳帆推进，在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级，相比于单一太阳电推进，一年可以节省约89.6%的推进剂。     

基于贝叶斯网络和共因失效的飞机电源系统可靠性分析

飞机电源系统中的冗余设计提升了飞机系统的可靠性，但同时也增加了共因失效发生的概率。为了准确分析飞机电源系统的可靠性，首先，采取α因子模型对共因失效部件的失效率进行分解计算，并利用贝叶斯网络（BN）建立考虑共因失效的飞机电源系统可靠性模型。然后，对比分析考虑与不考虑冗余部件之间的共因失效因素时飞机电源系统及其子系统的可靠性。结果表明，考虑冗余部件之间的共因失效因素时，得到的飞机电源系统及其子系统可靠度相对于不考虑冗余部件之间的共因失效因素时较低，更加吻合实际情况。     

基于改进BP算法的复杂武器系统健康状态评估CSCD

根据复杂武器系统指标体系的确定原则:系统性原则、完整性原则、独立性原则、可比性原则、可操作性原则和定性与定量相结合的原则,建立了某复杂武器系统健康指标体系;分析了基本BP神经网络的优点及BP算法的缺陷,研究了一种改进的BP算法;建立了某复杂武器系统健康管理BP神经网络结构;对某复杂武器系统健康状态进行了评估,验证了指标体系的合理性。     

Relaying Selection with Network-coded Cooperative Protocols in Aeronautical Communications

In this article, we exploit the idea of network-coded cooperative protocol in aeronautical communications which combines different source nodes'information at the relay and joint decoding at the destination. Recently, the network coding in cooperative communications has been categorized into two mainstreams, bit-level and signal-level combinations, which are both discussed in the article. And to be exclusively, multiple access relay channel(MARC) is adopted. The mutual information expressions of both above-cited network-coded protocols are deduced, which prove that without proper selected relays to perform network coding, the spatial diversity of the proposed protocol cannot be obtained. This then leads to search for the selection and grouping algorithms. An adjacency matrix is defined to describe the connectivity of the nodes in one radio contact disk, so that, the selection and grouping of algorithm is equivalent to constructing this adjacency matrix to minimize the system outage probability evaluated in term of the mutual information. Besides, a network-coded cooperative protocol requires the acyclic network, of which the construction is to avoid loop-4 in the matrix. The article ends with simulations to demonstrate the viability of the proposed algorithms.     

基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

特征识别是实施STEP-NC重要的一步，也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后，基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后，将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后，通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络，实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于改进DQN的复合模式在轨服务资源分配

针对开展在轨服务前的资源分配非线性多目标优化问题，构建复合服务模式下的在轨资源分配模型，基于对DQN （Deep Q-Network）方法的收敛性和稳定性改进，提出了一种在轨服务资源分配方法。该方法能够应对同时包含"一对多""多对一"的复合服务模式，并在满足预期成功率的前提下优先分配重要服务对象，兼顾资源分配综合效益和总体能耗效率，达到了以期望成功率、较少资源投入尽快完成任务的综合目标。仿真实验表明，改进DQN方法能够在任务执行前依据服务对象重要程度自主分配航天器资源，收敛速度快、训练误差低，在分配效益和总体能耗的优化方面具有明显的比较优势。     

浅谈网络信息对公共决策的影响

对网络信息在公共决策中的两面性进行分析，以促进网络信息在公共决策中更好地发挥功能。     

论网络时代高校学生道德教育的对策研究

互联网的飞速发展给当代高校学生带来了新的生活方式，也带来了新的伦理问题，从而为高校德育工作带来了新的课题、新的挑战。网络社会具有虚拟性、松散性的特点，因此它的脆弱性和隐患性不容忽视，网络对于大学生的学习和成长产生着重要影响。为了大学生健康成长，必须对其进行网络伦理教育。