战术通信混合网络体系结构设计及QoS保障

战术通信的网络体系结构直接影响网络总体作战效能和组织应用模式，研究战术通信的网络体系结构具有十分重要的意义。文章分析了一种无固定基础设施的战术通信混合网络体系结构，即Ad hoc网络与虚拟蜂窝网络相结合的混合网络体系结构，并从多个层面给出了该网络QoS保障机制的实现策略。     

一个快速的字符串模式匹配改进算法

在分析了BM算法以及一些重要的改进算法的基础上，提出了一种新的改进算法——BMG算法。该算法结合了BMH算法和BMHS算法的优点，同时考虑了字符串后一位字母的唯一性，提高了最大位移m＋1的出现概率，有效地加快了匹配速度。BMG算法已经通过实验测试，并证明是有效的，测试结果表明该算法比BM、BMH、BMHS算法有更好的性能。     

一种差分传输参考直扩超宽带系统的实现方案

文中提出了一种差分传输参考直扩超宽带系统的实现方案。该方案利用接收信号的前一个码元作为本地参考信号，解差分恢复出扩频序列，然后通过数字匹配滤波器完成PN码的相关匹配来实现同步捕获，而后采用类似方法解调实现信息恢复。通过对系统的同步性能及其误码率性能进行分析和仿真试验,结果表明该方案不仅可以实现快速的同步捕获，并且具有复杂度低、占用资源少等优点。     

科技奥运纯电动大客车交流驱动系统研发与应用

由于交流异步电机结构简单、坚固、控制性能好，因而广泛用于电动汽车驱动。本文概述了科技奥运项目研制的纯电动大客车交流异步电机驱动系统结构设计、硬件设计和矢量控制策略，同时详细阐述了基于DSP和CAN总线的全数字控制系统的实现方法。最后实验结果表明系统满足纯电动大客车的性能要求，而且该系统具有功率密度比高、低噪声、动态响应性能佳、运行平稳、效率高等特点。采用该系统的纯电动大客车（满载17吨）最高时速80km／h，最大爬坡度20％，0—60km／h加速时间23秒，并且该车从2005年6月开始一直在北京121公交线载客示范运营。[编者按]     

基于OFDM技术的电力线载波家居网络

本文对电力线信道的传输特性进行了分析,对适合电力线通信的载波技术进行了论述,着重对电力线载波通信部分的载波调制carrier modulation技术进行了研究,提出了OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术作为家居网络电力线通信网关的数字通信,最后,给出了电力线作为传输介质家居网络的具体方案.     

强磁场下Ni/Al2O3纳米复合镀层制备及性能

施加强磁场用直流电镀法在Q235钢基体上成功制备了Ni／Al2O3纳米复合镀层．结果表明，随着磁感应强度的增大，镀层中纳米微粒含量增加，形成的纳米复合镀层均匀致密；当磁感应强度为8．0T时，所得复合镀层的硬度比纯镍镀层提高2．3倍，而磨损率仅为纯镍镀层的24．5％．磨损表面形貌分析表明纯镍镀层的磨损机制为黏着磨损，而纳米复合镀层的磨损机制为磨粒磨损．强磁场通过洛仑兹力导致的磁流体动力使镀液产生涡流，宏观上形成对流，对镀液起搅拌作用，进而影响镀层性能．     

基于MATLAB开发环境的球体重力正演

地球物理正演是反演的基础,在反演时需大量的正演。为此本文选用了MATLAB作为编程环境,进行球体重力异常的人机交互正演。首先介绍了MATLAB的功能、特点与用户控件(Uicontrol)的制作,然后介绍了MATLAB GUI界面设计,最后对球体的重力异常的正演进行了编程。该程序界面简洁美观,用户可输入不同深度、不同规模、不同密度差参数,界面上可直观显示球体模型和正演计算的重力异常曲线,这为研究等轴状重力异常资料的反演与解释提供一个有力工具。     

军用通信网综合可靠性试验与检验

军用通信网的可靠性试验与检验是系统可靠性试验工程研究的重要范畴。基于对系统可靠性、抗毁性和有效性的分析与建模，首次提出了军用通信网的综合可靠性试验与检验方法，克服了当今仅仅依靠可用性进行系统可靠性试验与检验的片面性，为军用通信网进行部队试验与阶段性检验提供更为全面可行的有效工程化方法。     

组合对象信息安全风险评估研究

风险评估已经成为信息安全管理的重要组成部分,其方法的选择直接影响着风险结果的准确性和客观性,进而会影响到组织的整体信息安全水平。目前很多评估方法仅能对单个资产的威胁和脆弱性进行分析,并直接采用调查问卷或矩阵的方式得到风险,而没有从面向对象的角度给出威胁相对于系统的客观的整体风险值。论文提出了一种针对组合对象的定性与定量相结合的风险评估方法,有效解决了上述问题,并给出了合理的风险计算公式。     

基于WordNet概念向量空间模型的文本分类

文章提出了一种文本特征提取方法,以WordNet语言本体库为基础,以同义词集合概念代替词条,同时考虑同义词集合间的上下位关系,建立文本的概念向量空间模型作为文本特征向量,使得在训练过程中能够提取出代表类别的高层次信息。实验结果表明,当训练文本集合很小时,方法能够较大地提高文本的分类准确率。