基于威胁规避的战斗机网络瞄准攻击引导轨迹优化

针对网络瞄准攻击对战斗机精确引导的需求,研究威胁规避下的战斗机攻击引导轨迹优化问题。以战斗机过载为控制量建立引导状态模型;以目标威胁建立引导路径约束模型;以导弹发射瞄准条件为终端约束;以引导的快速性和控制经济性为性能指标,将轨迹优化建模为具有非线性边界约束、状态约束和路径约束的最优控制问题,并采用高斯伪谱法将其转化为非线性规划问题进行求解,为了保证算法的实时性,采用滚动时域策略进行在线滚动优化。仿真结果表明:所提出的方法能在有效规避目标威胁下达成导弹攻击的瞄准条件,基于RHC策略的优化单次计算时间小于1s,算法实时性能满足战斗机的引导需求。     

基于三网融合环境下的移动网络解决方案

基于当前推进电信网、广播电视网及计算机网三网融合的社会背景和发展趋势,从分析三网融合的现实意义出发,提出移动网络移动互联网交换中心解决方案和接入网解决方案,此解决方案是适合移动网络三网融合实施方案.     

提高亚网格FDTD法对细导线电流的模拟精度

提出了在时域有限差分（FDTD）方法中应用亚网格技术精确模拟细导线上电流的改进方法——圆形积分回路法。通过计算同轴线特性阻抗、无限长细导线对 E 型平面波的散射电流以及单极细圆柱形天线的输入导纳,对所提出的方法作了验证,证明了该方法比常用的矩形积分回路法对细导线上电流的模拟要精确得多。     

EGFP和ALR融合基因表达载体构建及其在HeLa细胞中的表达

从人血液中提取总DNA,利用PCR技术扩增人肝细胞再生增生因子基因,将其插入表达载体pEGFP—C1的多克隆位点中,构建增强绿色荧光蛋白（enhanced green fluorescence protein gene,EGFP）和人肝细胞再生增强因子（human augmenter of liver regeneration gene,ALR）融合基因表达载体pEGFP／ALR,并将其转染Hela细胞系,用含G418的DMEM／F12培养液筛选转基因细胞,然后利用PCR和聚丙烯酰胺凝胶电泳检测转基因细胞中ALR基因的存在及其表达,用荧光显微镜检测EGFP基因的表达．结果显示：得到了构建正确的EGFP和ALR融合基因表达载体;在转基因细胞中,PCR扩增得到1．7Kb的ALR条带,蛋白电泳得到57KD大小条带．与ALR和EGFP融合蛋白大小相符;荧光显微镜下观察到发绿色荧光的Hela细胞．在转基因细胞中,EGFP和ALR同时存在并表达,绿色荧光蛋白可作为报告基因指示目的基因的表达,从而简化了目的基因繁琐的检测手段．     

路面不平度随机激励时域模型的仿真比较与评价

为深入研究常用路面不平度随机模型的特性,基于Matlab仿真环境,对白噪声法、谐波叠加法、FFT法、AR/ARMA法4种模型在指定环境下的效率与结果进行了仿真分析和比较.在将4种模型拓展到多点时域模型后,对多点单轮辙模型的时延相关性、可用性和严密性以及多点双轮辙模型的轮辙相关性、合理性和波动性进行了仿真分析和比较.结合模型适用范围与扩展应用等方面的比较,给出了4种模型应用特性的综合评价结果.完善了多点时域模型的建模方法和体系,得到的评价结果,为车辆优化和设计、路面不平度和谱分析、道路数据库建立以及人车路大系统分析等方向的科研工作者选择模型提供了理论依据.     

RP/SP融合数据的Mixed Logit和Nested Logit模型估计对比

分析了RP／SP（revealed preference／stated preference）融合数据对交通行为研究的重要性,通过实际调查的RP／SP融合数据,对比了用Mixed Logit和Nested Logit模型的估计结果．得出了以下结论：RP／SP融合数据中,有时同类型交通方式的关联性要比RP和SP数据之间的关联性强,应用不同的Nested Logit模型分层方法进行估计对比;Mixed Logit考虑了个体的异质性,假定参数为随机分布,同时体现了RP／SP数据的关联性和同类型交通方式的关联性,能够得到更好的参数估计结果;Mixed Logit模型能更现实地反映不同交通方式使用者对时间和费用敏感性的不同（时间价值的不同）,体现小汽车使用者比公共交通使用者具有更高时间价值的现实情况．     

时域中系统鲁棒稳定性的定量计算

本文定量地考虑了当系统参数受到干扰时的稳定性问题。目的为对以状态空间法表示的线性系统鲁棒稳定性的定量计算提出一个统一的结论。文中首先对摄动的分类及对用李亚普诺夫理论求解受扰系统鲁棒稳定性的历史结果进行了述评,进而对其摄动的允许界限的计算提出了新方法。实例表明所示结果较少保守性。     

面向H.264SVC空域-时域可伸缩编码的码率分配算法

提出一种面向H.264 SVC空域时域可伸缩编码的码率分配算法。通过对SVC编码过程的分析,设计了一个两阶段基于模型的码率分配算法框架。在每一阶段中沿空域或时域可伸缩性方向上,码率分配问题都被描述为一个优化问题进行求解。在充分挖掘层次间相关性的基础上,提出空域、时域视频层的失真和码率模型。利用所得到的率失真模型,使用拉格朗日乘数法,求取该分配问题的最优数值解。实验结果表明,新的率失真模型所提供的高效码率分配算法,大幅度提高了现有参考代码JSVM的性能,其编码效率平均增益达1.22 dB。     

曹雪涛 科教融合重在“和而不同”

正科教不能为了融合而融合,必须使形式服务于内容。"科教融合重在和而不同、卓尔不群,这才是教育和科研的精髓。"近日,中国医学科学院院长、中国工程院院士曹雪涛在接受记者采访时如是说。建设创新型国家,科技与人才是两个重要着力点。当记者抛出科教融合的话题时,曹雪涛显然早已经过一番深思熟虑,对此侃侃而谈。在他看来,要发挥科教融合的正循环效应,首先科与教的结合不能流于形式,要注重实际内容。     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。