无线异类数据网服务质量体系结构解决方案

设计了一套具有高性能的适合于移动数据网（超2．5G）和无线本地区域网（WLAN）组成的综合数据网的网络体系结构，提供基于预留端到端的QoS模型，使用带宽适应算法支持端到端的QOS，提高了系统资源的利用率，减少了呼叫拥塞概率和交接丢包概率，解决了2个系统QoS类不匹配等问题，平衡了2个系统的传输能力。     

Study on the EM Scattering of Rivets on the Plate

The electromagnetic (EM) scattering by rivets on the conducting plate is studied for the first time by using electric field integral equation (EFIE) in conjunction with the moment method. The surfaces of the rivets and the plate are partitioned into triangular cells, the current distribution on the patches is represented by sub-domain type basis function, the EFIE is translated into matrix equation by the Galerkin method, then the current coefficient is obtained. The results show the properties of radar cross section (RCS) varying with the incident angle when there are rivets on the plate.     

可压缩流体网络的建模方法

本文运用网络分析手段,首次提出了任意拓扑结构可压缩流体网络动态特性的建模方法.该方法突破了目前在流体网络分析中普遍采用的“小扰动”线性化处理方法的局限。     

Systems and organizations: Distal and proximal thinking

The paper introduces the contributions to this special issue ofSystems Practice on Systems and Organizations: New Directions in terms ofdistal andproximal thinking. Distal thinking refers to ready-made concepts, to the finished effects and outcomes of thought and action; proximal thinking, to process and event, to the continuous and unfinished. The papers presented here deal with various aspects of the distal/proximal distinction in social systems and organizations, and especially draw out the implications of recent work in information technology, sociology of technology, accounting theory, and organization studies for a proximal conception of systems and organizations.     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

离散时间细胞神经网络中的分岔和混沌

研究了离散时间细胞神经网络（ＤＴＣＮＮ）中的分岔和混沌,ＤＴＣＮＮ中的细胞与连续时间ＣＮＮ中的细胞相似,具有局部耦合,其输出方程是罗切斯蒂方程。分别讨论了２种结构（有边界和无边界）的ＤＴＣＮＮ的混沌特性,ＤＴＣＮＮ的混沌与全局耦合系统一的混沌相似,但由于其局部耦合的结构,其混沌与后者有所不同。提出了有关分岔与混沌的一些有兴趣的理论问题和实际问题．     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

采用HK模型的防空反导作战网络建模分析

采用HK网络模型对防空反导作战网络进行建模,对网络度分布、集群系数、平均距离的统计特性进行分析。将网络模型与典型树状结构的防空反导网络和基于BA无标度模型的网络进行比较,表明基于HK模型的防空反导作战网络具有较好的集群系数和无标度特性,同时表明改变TF连接概率进行防空反导网络设计具有更好的灵活性。     

无源传感器引导AESA雷达目标搜索

无源传感器引导有源电扫阵列(AESA)雷达完成目标搜索是机载多传感器协同探测的重要应用形式。综合了引导传感器的测角误差以及目标运动产生的偏差2种因素,建立目标指示成功概率模型。提出了一种满足时效性、指示成功率和误交接概率要求的最优搜索策略。采用分步优化的方法在多种场景下对搜索策略和性能指标进行了计算。仿真结果表明:提出的搜索策略与传统搜索策略相比在满足指示成功率要求的前提下,通过增加较少的搜索波位,较大幅度地降低了误交接概率,保证了引导条件下目标搜索的准确性。