运动目标的多无人机编队覆盖搜索决策

针对无人机搜索运动目标时,由于目标运动状态的不确定性,传统静态环境下的无人机覆盖搜索航迹规划算法不再适用的问题,分析了无人机覆盖搜索的基本原则,提出了运动目标垂线搜索（moving target with vertical line search pattern, MTVL）算法,证明了在MTVL策略下的任务完成条件。对MTVL算法进行了改进,通过控制无人机的运动方向与搜索区域边界的角度,提出了运动目标斜线搜索（moving target with slanting line search pattern, MTSL）算法,从理论上分析了在MTSL策略下的任务完成条件并进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的两种搜索策略在满足一定条件下都能够完成对指定区域的搜索任务,而无人机完成任务的能力取决于无人机速度与目标速度的比值、无人机数目等因素;完成同样的搜索任务,与MTVL算法相比,MTSL算法对无人机速度和无人机数目的要求更低。     

混沌通信的非线性N-shift加密与迭代学习辨识算法

为增强混沌通信系统的保密性,讨论了非线性N-shift加密方案,从提高信号掩盖的非线性程度方面增强了混沌通信的保密性.利用迭代学习辨识方法来实现解密,完全重建信息信号,理论分析给出了学习算法关于初态误差和输出误差的鲁棒性和收敛性,推导出了学习算法关于非线性掩盖的收敛的充分条件.利用以上迭代学习辨识技术对采用复合非线性掩盖技术的蔡氏混沌通信系统进行仿真,结果说明迭代学习辨识算法可以完全重建信息信号,复合非线性掩盖具有高保密性.     

调水工程河道内生态需水量研究及实例分析

生态需水的研究已成为国内外地球科学领域普遍关注的一个热点问题.南水北调西线工程调水河流生态需水量的计算也是调水规模论证的基础.在对生态需水相关理论进行概括总结的基础上,应用国内外较为成熟的水文学和水力学方法,对西线调水工程的河道内生态需水量进行了分析计算,并根据南水北调西线工程调水区独特的生态环境保护目标,考虑主要保护两岸植被及河道内的水生生物,且结果能满足维持河流生态系统健康的需要,选取针对性的方法对河流生态需水量进行了分析与计算.结果表明:为满足不同保护对象对生态环境需水的要求,调水河段生态环境需水采用各月生态环境需水的外包线,即3—6月为4~55 m3.s-1,7—2月为2~40 m3.s-1.河道内各坝址下游的年均生态环境流量分别为:热巴40 m3.s-1,阿安、仁达、珠安达、霍那均为6 m3.s-1,洛若、克柯2均为2.7 m3.s-1.     

生死抉择：留学市场竞争趋势分析

2009留学市场注定是不平凡的一年,太多的事件充盈着整个留学界,从法国文凭门事件、留学遭遇黑中介事件、到野鸡大学事件、再到澳洲私立学校倒闭事件,众多留学事件挑战本不成熟的留学市场。     

对烯丙氧基苯甲酸胆固醇酯对聚合物分散液晶薄膜电-光性能的影响

选用对烯丙氧基苯甲酸胆固醇酯(ACB)/甲基丙烯酸β-羟乙酯(HEMA)/液晶(LC)/光引发剂(IRG-651)/玻璃微珠(SP-220)复合体系,在紫外光照射下制备了聚合物分散液晶(PDLC)薄膜.结果表明:虽然ACB没有参与聚合,但却明显地提高了PDLC薄膜的对比度.在紫外光(365.0 nm)辐照度为15.0 mW·cm-2、照射温度为303.2 K、照射时间为10.0 min的条件下,ACB/HEMA/LC/IRG-651/SP-220的比例(质量分数)为6.2%/18.5%/74.0%/0.3%/1.0%时,所制备的PDLC薄膜具有高对比度和较佳的电-光性能.     

送电线路转角塔、终端塔的不对称设计研究

当输电线路转角超过一定范围,风向由内角向外角吹所产生的风荷载恒小于导（地）线产生的角度荷载时,转角塔外侧主材将永远受拉应力控制,拉杆将不受压应力失稳影响,铁塔内外侧主材可相差1-2个规格级,甚至更大。在此情况下,若线路转角塔采用不对称设计,可节约钢材5％-10％甚至更多。     

OLAP技术在人才环境分析系统中的应用

通过对OLAP技术在人才环境分析系统中应用的论述,认真分析了OLAP技术在现代企业的具体实现方式,并对系统的时空优化进行了较为详细的探讨。     

咪唑类离子液体的阴离子对纤维素溶解性能的影响

目前,离子液体在纤维素的溶解以及生物质分离方面已有较多的研究[1],但是关于离子液体的分子结构对纤维素溶解性能影响规律的报道甚少.     

咪唑类离子液体与乙腈相互作用的阴离子效应I. 体积和粘度

室温离子液体作为一种新型的可设计溶剂和功能电解质,广泛应用于有机合成、分离技术、先进材料制备、电化学研究等方面[1,2],成为目前研究的热点问题之一.     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。