反辐射无人机末制导精度仿真研究

利用仿真技术分析了反辐射无人机末制导系统的制导精度。在建立反辐射无人机末制导系统数学模型的基础上，根据反辐射无人机的作战环境和特点，分析了影响末制导精度的因素，在SIMULINK仿真环境下，建立了反辐射无人机末制导精度分析仿真系统，并进行了大量的仿真研究。根据给出的仿真的结果，深入分析了影响末制导精度的因素，提出了反辐射无人机末制导系统改进的方向。     

Development of the CAS-IBB single-particle microbeam for localized irradiation of living cells

A single-particle microbeam facility has been constructed at the Key Laboratory of Ion Beam Bioengineering (LIBB), Chinese Academy of Sciences (CAS). The system was designed to deliver a defined numbers of hydrogen ions, produced by a van de Graaff accelerator, in an energy range of 2.0-3.0 MeV, into an area smaller than that of the nucleus of an individual living cell. The beam is collimated by a borosilicate glass capillary that forms the beam-line exit. An integrated computer program recognizes the cells and locates them one by one over the microbeam exit for irradiation. We present technical details of the CAS-LIBB microbeam facility, particularly on the collimator, hardware, control program, as well as cell irradiation protocols available. Various factors contributing to the targeting and positioning precision are discussed along with accuracy measurement results.     

基于FPGA的脉冲参数测量系统

该系统是基于FPGA和单片机AT89S52的脉冲参数测试系统,能够测量脉冲信号的周期、频率、占空比、脉宽等参数。首 先由FPGA提供一个频率为50 MHz的信号源作为标准信号源,并在FPGA中构造2个32位的计数器,用来测量被测信号的各 个参数,最后将测量结果送入单片机中处理并显示。整个系统主要由按键电路、门控电路、2个32位计数器和显示电路等模块 组成。通过测试该系统抗干扰能力强,测量数据稳定可靠,测量精度高。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.     

基于滑动式算法的精密星历拟合方法比较研究

针对星历插值算法中的"龙格"现象,研究了滑动式插值算法的基本原理,并通过非滑动式和滑动式Lagrange插值法和Chebyshev多项式法对精密星历数据进行内插计算验证滑动式算法的正确性和可靠性.实验结果表明:滑动式算法相对非滑动式算法能有效避免插值区间边缘处的误差异常增大的现象;在相同精度的情形下,滑动式算法需要的插值阶数远小于非滑动算法.总体上看,滑动式算法在计算精度和可靠性方面均优于非滑动式算法.     

提高商品大米加工质量的途径

大米营养均衡,食用品质优良,是人类生活最基本的主食之一。我国食用大米人口众多,约有2/3以上的人以大米为主食,年消耗大米约1.25亿吨,商品大米市场很大,其加工质量的好坏直接影响其商品价值。从大米加工精度、碎米含量、糠粉含量、杂质含量及产品包装等方面论述如何提高商品大米的加工质量。选择科学加工工艺与设备,加强大米加工现场质量管理,严格遵守操作规程,各个环节紧密配合,确保检验数据科学全面有代表性,才能使商品大米符合精度等级要求,确保去皮均匀,表面光洁,含碎适宜,含杂、含石、含糠不超标,符合食品安全卫生标准,并依据消费群体需要采用适宜的内外包装形式,使商品大米更加多样化,满足不同消费市场需求,适应不同层次消费群体需要,努力做到企业与消费者都满意,达到提高大米商品价值,增加企业经济效益的目的。     

国外期刊亮点

正质子磁矩实现迄今最高精度测量为了试图解决宇宙中缺失的反物质之谜,物理学家完成了迄今为止针对质子固有磁性的最精密测量。德国约翰尼斯·古登堡大学物理学家Andreas MooserAndreas Mooser等指出,一旦与反质子磁矩的直接测量相结合,这项工作将会为物质—反物质对称性的严格验证铺平道路。该项研究成果发表于5月29日出版的Nature上。     

如何利用NPK1A型大机传感器测试台提高电子摆的校验精度

论述了如何利用NPK1A型大机传感器测试台提高电子摆的校验精度,重点介绍了电子摆检测的原理、日常检修保养重点以及如何提高校验精度办法与建议,提供了利用NPK1A型大机传感器测试台提高电子摆校验精度的理论基础、作业指导及实际经验。