基于扩张状态观测器的反预警滑模制导律

针对预警机的特殊作用,提出了利用临近空间高超声速飞行器的高度优势与速度优势,对预警机实施打击的概念,设计了反预警的制导律。针对预警机的机动,将其视为外在扰动,利用扩张状态观测器将其扩张为一个新的状态量,并对此状态量进行实时观测,将其补偿到制导指令中,有效解决了拦截末端需用过载过大的问题;同时对攻击目标时的落角进行约束,设计了带有落角约束的滑模制导律。将所设计的制导律与传统的弹道成型制导律作对比,结果表明,在飞行末段,滑模制导律具有更小的过载与视线角速度,相比传统弹道成型更具优势。     

基于证据特征的区间证据合成方法研究

基于区间值的证据合成理论可以有效地描述和处理不确定性问题,针对目前区间证据合成方法存在融合失效的问题,分析了其产生的原因并提出新的区间证据组合方法。对证据源本身的特征进行提取,依此对证据进行修改,并提出两种优化方法用于区间信度结构下的证据合成。数值实验结果表明,提出的方法收敛性、鲁棒性较好,在面对冲突区间证据融合时得到了合理的结果。     

气相Lys分子体系捕获双电子单重激发态的特性

采用密度泛函理论（DFT）中的B3LYP方法, 在6-311+G(2df)基组水平上, 对气相赖氨酸（Lys）分子和Lys^2-的基态稳定构型进行优化, 并用含时密度泛函理论（TD DFT)方法考察气相Lys分子和带电离子体系单重激发态的特性. 结果表明： Lys分子体系捕获双电子时, 其体系能量有所增加； S1单重激发态与S0基态能量差值变小； 分子体系的荧光波长增加； S7单重激发态跃迁轨道数减少.     

干旱胁迫下麻疯树幼苗根和叶的生理应答变化

采用高浓度聚乙二醇胁迫模拟干旱的方法,研究比较了麻疯树幼苗不同组织根和叶对胁迫的应答变化.结果表明,麻疯树幼苗根和叶对胁迫都产生明显应答,二者组织中相对含水量都明显下降,活性氧、可溶性糖、脯氨酸和丙二醛的含量持续增加,抗坏血酸含量呈现先增加后降低的趋势,但同期上述指标变化幅度都不一样.在整个胁迫期间,根和叶的抗氧化酶系统变化不一致,超氧化物歧化酶、过氧化氢酶、过氧化物酶和抗坏血酸还原酶活性的应答启动时间、活性变化幅度和应答持续时间也呈现一定的差异.但是,在整个胁迫处理期,根和叶组织中上述各酶活性均维持高于对照的水平.     

N和S共掺杂对TiO2电子结构与光学性质的影响

基于第一性原理的计算方法研究了N和S共掺杂的锐钛矿相TiO₂的晶体结构、电子结构及光学性质.计算结果表明掺杂后晶格发生了变化,同时导带位置下移导致了TiO₂的禁带宽度变小.N和S共掺杂使TiO₂在紫外光区和可见光区有更强的光吸收特性.     

改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。     

基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

基于傅立叶级数的半参数CAViaR模型的贝叶斯分析

针对金融市场复杂性及不确定性,为了更灵活地测度金融市场的波动风险,提出了一类半参数CAViaR模型,利用傅立叶级数拟合前一期信息对当前VaR风险值的非线性影响,选择合适的先验分布,基于非对称Laplace分布构建了相应的似然函数,推导了参数的后验分布,从而实现了对CAViaR模型的贝叶斯推断;最后利用贝叶斯CAViaR模型研究了上海综合指数的风险波动特征,结果发现上证综指的风险波动存在自回归性.     

PM2.5中有机碳和元素碳的研究概况

PM2.5是一种区域性复合型的大气污染物,其重要组成部分有机碳(OC)和元素碳(EC),因其独特的环境、气候效应以及对人类健康的影响而成为世界各国共同关注的热点;综述了国内外PM2.5中OC和EC的四大特征(组成及来源、粒径分布、人体健康和环境影响、样品采集与测定)的研究进展,并对OC和EC研究发展前景进行展望;考虑区域复合型污染特征,认为含碳气溶胶与其他气溶胶之间相互作用、实地观测与卫星反演预测综合研究,将是OC和EC研究的重要发展方向。