雷达波形对抗技术发展预见

随着雷达、电子侦察等传感器技术的进步,对电磁空间的操控从能量、频率向更高维度的波形发展,雷达波形对抗应运而生。阐述雷达波形对抗技术产生的背景、概念内涵和发展现状,同时提出可利用博弈思维建立雷达波形“OODA”回路,通过对雷达波形进行伪装、扰乱和利用以达成制造战场迷雾、创造新质杀伤链的效果。此外,介绍实现雷达波形对抗的波形隐匿、波形重建与利用、波形捷变反侦察等关键技术及原理。从波形管控等3个方面提出雷达波形对抗制胜电磁空间的发展建议。

基于迭代二次优化算法的低截获波形序列设计

对抗条件下,低截获雷达通过发射特殊波形防止非合作电子侦察系统截获和检测其发射信号,是现代雷达技术的重点研究方向。该文旨在降低电子侦察系统的功率截获概率,在保证目标的辐射能量基础上,针对短时傅里叶变换(STFT)宽带数字侦察接收机特点,从能量的时频分布的角度将波形设计技术应用到无源对抗领域。首先,建立STFT宽带数字侦察接收机检测低截获模型,利用2次优化模型,将低截获问题转变为恒包络序列迭代优化问题;然后,为了获得较好的自相关性能,利用辅助标量,将优化模型转化为2次和形式,结合迭代算法得到了所提低截获波形序列;最后,讨论了计算复杂度。从仿真结果上看,所提序列比常见相位编码信号在相同的接收信噪比下具有更优的低截获能力,另外,引入Pareto权对所提序列的自相关特性进行控制,有效地提高了设计灵活性。

MIMO雷达分组正交波形集优化设计方法

在现代电子对抗中,数字射频存储(DRFM)设备能够快速截获机载脉冲多普勒雷达信号,能够实现对多输入多输出(MIMO)雷达的干扰。MIMO雷达可基于多组相互正交的波形集来对抗DRFM干扰。同时,为最大化MIMO雷达波形分集增益,每个脉冲内发射的波形也需要正交。为了平衡组内和组间的正交性,文中建立了一种分组正交波形集优化模型,其目标函数为组内和组间相关函数性能评估指标值的加权和;为了求解该优化问题,提出了一种分组正交波形集设计方法。所提方法将原优化问题简化为p-范数优化问题,基于MM算法导出了最小化目标函数的迭代求解表达式。仿真结果表明,所提方法可通过改变权重系数来灵活平衡MIMO雷达的干扰抑制性能和距离压缩性能。

基于波形域的匹配滤波前抗间歇采样转发干扰方法

间歇采样转发干扰属于一类脉内相干欺骗干扰,其运用欠采样原理,在距离维上产生多个虚假的目标峰,从而干扰真实目标的检测与跟踪。为了解决这一问题,该文提出了一种基于波形域的匹配滤波前抗间歇采样转发干扰方法。首先,考虑到间歇采样转发干扰的部分匹配特性,该文在匹配滤波过程中引入了扩展域,即波形域,以研究干扰信号与真实目标回波信号元素的局部特征,并在每个波形域上定义了自适应的阈值函数。其次,引入卡尔曼滤波对波形域信号进行状态估计,通过自适应阈值检测筛选出波形域信号中的有效积分元素与无效积分元素,并建立关于有效积分元素的估计状态空间。最后,在抑制波形域信号中的无效积分元素的同时,从有效积分元素的估计状态空间中补充相应长度的积分元素,保留剩余的有效积分元素,通过积分得到不含虚假目标的距离像结果。该文所提方法不倚赖于任何干扰机参数等先验信息,即可有效抑制间歇采样转发干扰。仿真实验表明,与传统方法相比,该文方法实现的抗间歇采样转发干扰性能更优。

距离像先验引导的扩展目标检测方法

扩展目标检测通常采用距离像能量积累检测的方法,由于距离像信息掌握不完备,陷落损失会降低检测性能。本文提出一种距离像先验引导的扩展目标检测方法,通过利用距离像包络模先验,对信号进行积累以提升检测性能。该方法考虑了复距离像与复高斯白噪声的相干叠加与相位预测不准的因素,采用将观测数据取模的检测模型,基于似然比检测(Likelihood Ratio Test,LRT)理论推导了低信噪比下的特征平方匹配检测器。该检测器将目标复距离像的包络模与观测数据的包络模进行平方匹配,并通过门限判决来判断目标是否存在。包络模先验的获取是通过从ISAR图像提取二维散射中心,向对应姿态角下的雷达视线方向进行投影,来获得目标近似的一维散射中心模型,再由该模型进一步生成目标距离像的包络模先验。同时,本文从理论与实验两方面分析了能量检测器和特征平方匹配检测器之间的关系,通过散射中心模型重构与暗室测量的方法获取数据进行了实验验证。实验结果表明:在低信噪比下,距离像先验引导的特征平方匹配检测器能有效提升目标的检测性能,并且对先验模型失配的情况具有良好的适应性。

宽带跳频TDMA辐射源网群的定位及网群划分方法

为了解决现有方法难以对宽带跳频时分多址(frequency hopping-time division multiple access,FH-TDMA)辐射源网群定位的问题,提出一种仅利用波达方向(direction of arrival,DOA)信息的多站定位及网群划分方法。首先通过模拟滤波对各站接收到的信号进行频段划分,通过基于多相滤波的数字信道化方法把信号输出到多个信道中;然后通过直接定位(direct position determination,DPD)算法计算得出各时隙辐射源的位置;最后先通过不同参数的基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法选择出最佳的辐射源定位结果,再根据提出的基于先验信息的改进K-means聚类算法进行网群划分。所提方法实现了采样率和信号处理速率的降低,且无需站间严格的时间同步。结果表明,所提方法有效估计出了辐射源的数量、位置,以及网群划分情况。

分布式间歇采样转发信号对机载干涉仪参数测量影响分析

针对反机载干涉仪侦察场景,该文提出一种基于间歇采样转发技术生成分布式信号对干涉仪参数测量施加干扰的方法。辐射源与转发干扰机分布部署构成干扰系统,转发干扰机对辐射源脉冲信号进行间歇采样并向干涉仪转发,转发信号与辐射源信号准同步到达干涉仪,实现对干涉仪空域参数和时域参数的同时干扰。对于机载干涉仪运动过程中与干扰系统发生的位置关系变化,给出信号准同步约束并构建分布式信号叠加模型。然后针对干涉仪体制对脉冲空域和时域参数的测量机理,分析分布式信号实施干扰的原理,并分析信号参数对干扰效果的影响,进而提出分布式信号设计原则。仿真实验和暗室实验结果表明,该文所提出分布式波形可有效扰乱干涉仪对信号到达方位角、脉宽和脉冲重复周期等空时域参数的正确测量。

右大腿内侧群肌韧带样型纤维瘤病误诊为纤维肉瘤1例报道

韧带样型纤维瘤病(desmoid type fibromatosis,DF)是一种罕见的局部侵袭性成纤维细胞肿瘤,有局部复发的倾向,有公认的不可预测的自然病史。其主要影响腹壁、四肢或躯干,以及遗传性,倾向于多灶性、腹内和经常侵袭性。此外,除了创伤、既往手术、妊娠或口服避孕药外,还可以是散发性的或与家族性腺瘤性息肉病或Gardner综合征有关。已有研究报道了韧带样型纤维瘤病的发展[1-3]。本案例报告了一例被误诊的大腿内侧群肌韧带样纤维瘤病,并根据影像学的特别表现进行分析及阐述,现报道如下。

白术-肉苁蓉治疗便秘的网络药理学分析及试验验证

旨在通过网络药理学和动物试验探究白术-肉苁蓉治疗便秘的效果和机制。通过TCMSP数据库获得白术-肉苁蓉成分及对应的靶点蛋白,借助GeneCards、OMIM等数据库得到便秘相关靶点。将基因整理导入UniProt数据库后利用Venny2.1.0、Cytoscape3.7.2和STRING绘制韦恩图及蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并使用CentiScaPe 2.2插件进行分析。再通过DAVID数据库进行生物信息学GO分析及KEGG信号通路富集分析。通过AutodockTools和PyMOL等软件对部分核心靶点与潜在靶点较多的成分进行分子对接验证。将40只小鼠随机分为空白组(6只)和盐酸洛哌丁胺组(34只),分别用蒸馏水和10.0 mg·kg^(-1)盐酸洛哌丁胺灌胃。造模成功后,将30只便秘小鼠均分为模型组、阳性对照组和高、中、低剂量药物组。空白组和模型组蒸馏水灌胃,阳性对照组10.0 mg·kg^(-1)枸橼酸莫沙必利灌胃,高、中、低剂量药物组分别灌胃4.8、2.4、1.2 g·kg^(-1)的白术-肉苁蓉混悬液治疗,每日1次,持续7 d。7 d后进行排便和小肠运动试验。结果发现,PTGS 2为连接度最高的靶点基因,共筛选出AKT1、TNF和IL-6等19个白术-肉苁蓉治疗便秘的核心靶点,KEGG富集分析表明,脂质和动脉粥样硬化及乙型肝炎等通路较为关键。分子对接结果显示,白术-肉苁蓉潜在靶点较多的成分与便秘核心靶点结合较好。动物试验表明,与模型组比较,中、高剂量药物组首粒黑便时间显著缩短,小肠推进率显著增高。综上,白术-肉苁蓉可改善慢传输型便秘,多种活性成分可能通过PTGS2、AKT1、TNF和IL-6等关键靶点,调节多条信号通路治疗便秘。

高中语文阅读单元整体教学思路:[]概念为本 立足教材 分合有序

重视学科大概念在课程内容结构化中的统摄作用是新课标新教材背景下高中语文教学的应有之义。大单元并非落实大概念教学的唯一出路。统编教材为国家事权,在尊重教材编写逻辑的基础上,结合教学实际,以概念为本,开展分合有序的单元整体教学,是落实课标要求的有效路径。

《红色中华》与马克思主义在中国的传播

党报党刊为党获得舆论话语权提供了重要宣传载体。《红色中华》是中国共产党人在土地革命战争时期进行宣传的舆论主阵地之一,它运用灵活的方式,大力宣传马克思主义革命学说,解读党的政策纲领。在办报风格上,它具有以纪念活动为载体、巧妙整合信息、用事实说话、内容直面群众等特点。《红色中华》的宣传报道促进了马克思主义大众化传播,提高了人民群众的思想觉悟。以史为鉴,今天的党报党刊学习借鉴《红色中华》的办报经验,有助于新时代党的舆论阵地建设,推动马克思主义中国化时代化。

“五育融合”视域下课堂教学变革的金山探索

本文提出了金山区“五育融合”课堂教学的基本特征,并总结了以系统谋划、机制迭代、特色发展、科研引领为抓手的“五育融合”课堂教学变革的行动策略,以此提升了课堂教学的教育力、表现力和生长力,开创了课堂教学新样态。

基于转录组学和网络药理学探讨肉鸡免疫应激的发病机制并预测有效中药

为了基于转录组学和网络药理学方法揭示肉鸡免疫应激的可能发生机制,并进行有效中药的预测。本试验将8只红羽肉鸡随机分成对照组和模型组[注射脂多糖(LPS)诱导免疫应激],采用转录组学技术筛选差异表达基因;通过STRING数据库将差异表达基因构建蛋白-蛋白互作网络,应用MCODE和CytoHubba插件筛选网络中显著模块和关键靶点;分别利用DAVID和Metscape数据库对关键靶点进行基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析;应用Coremine Medical数据库预测作用于关键靶点的中药。结果显示,共获得129个差异表达基因,利用Cytoscape插件筛选出15个关键靶点,主要富集于蛋白质折叠,对内质网应激的反应,内质网中的蛋白质加工,脂肪酸降解(β-氧化),缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸降解以及过氧化物酶体增殖物激活受体(PPAR)信号通路等;有效中药预测结果显示,补益药和清热药可能是预防和治疗肉鸡免疫应激的有效中药。肉鸡免疫应激核心靶点的预测和分析揭示了肉鸡免疫应激的发病机制,内质网应激和脂肪酸代谢调控网络失衡可能是肉鸡免疫应激发生发展中的关键环节。本试验结果为养殖过程中肉鸡免疫应激的防治提供了参考依据。

中药有效成分缓解家禽免疫应激的研究进展

免疫应激可导致家禽采食量减少、生长迟缓和肠道紊乱,引起生长抑制,同时导致家禽患病率和死亡率升高。随着消费者对绿色健康动物性食品的需求增高,中药有效成分缓解免疫应激已成为研究热点之一。中药有效成分主要通过调节NF-κB、MAPK以及mTOR等多条通路介导的炎症反应影响应激激素分泌、营养重分配和氧化/抗氧化平衡来缓解家禽免疫应激,进而改善生长抑制的状态。文章综述了近年来对家禽免疫应激应用较多的几种中药有效成分如黑沙嵩提取物、甜菜碱、黄芪多糖和人参皂苷等缓解家禽免疫应激的作用和机制研究,为缓解家禽免疫应激提供新的治疗思路。

大棚连作樱桃番茄绿色生产技术及应用

为解决大棚樱桃番茄连作障碍的问题,在多年研究的基础上集成了绿色生产技术,分别在山东省寿光市、山东省泰安市和辽宁省北票市3地,选择连作种植樱桃番茄的冬暖式大棚进行樱桃番茄绿色生产技术试验。通过土壤消毒,健壮育苗,施含超高效固氮菌的特色生物有机肥替代化肥改良土壤,用含灵芝多糖的慧动力水剂提高植株抗病性,生长后期喷洒少量高效低毒化学农药,并配合植物保健剂含灵芝多糖的慧动力一起使用,促进樱桃番茄自行降解农药残留。最后获得预期的结果,产品优质高产,农药残留低于国家绿色食品限量。

改进U-Net模型的水体分割方法

针对遥感影像水体分割算法在应对细小水系繁多、水环境复杂的情况时分割准确率低,以及易混淆地物、错分率高等问题,设计了一种改进的U-Net模型。首先,设计并建立改进的U-Net模型,通过对原始图像增加上采样部分,使该模型形成上下对称的结构;同时,采用S形循环,通过增加神经网络的中间层层数,保留更多的图像特征。其次,对于改进模型的深度进行调整,即一次上下采样和两次上下采样,文章据此提出两种不同的网络结构,并对比分析二者的分割精度。实验证明,OSUNet-V2模型(两次上下采样)精度更高、效果更佳,相较于U-Net,精度提高1.28%,交并比提高2.19%,对地物的分辨能力及抗易混淆地物的干扰能力高于U-Net,可以为城市水体分布情况的快速获取提供数据参考和支撑。

基于单元筛选抑噪积累的扩展目标检测方法

能量积累检测是通过对各单元功率进行积累来检测扩展目标,由于目标散射点分布具有稀疏性,能量检测器会因为陷落损失影响检测性能。本文根据广义似然比理论,提出一种基于单元筛选抑噪积累的扩展目标检测方法,该方法在筛选高回波功率单元的同时,采用抑制噪声后的功率平方进行积累。通过飞机模型的暗室实测数据进行了实验验证,并在相同的筛选准则下分析了抑噪积累与功率积累的性能差异。实验结果表明:对于散射点稀疏分布的扩展目标,单元筛选抑噪积累检测器能有效提升目标的检测性能。

数据内蕴结构驱动的深度学习高光谱图像分类

针对深度学习性能受限于高光谱遥感图像有限样本的问题,提出一种描述类别样本先验分布模型的数据内蕴结构,并利用特定样本点与类别先验分布模型以及样本子集与类别先验分布模型间数据内蕴结构关系作为先验信息构造数据内蕴结构驱动的新型深度学习方法,提高了有限样本下深度学习高光谱图像分类性能。此外,文章介绍了新型学习方法的具体表现形式并展示了传统深度学习方法以及数据内蕴结构驱动新型深度学习方法在3个实际高光谱遥感图像上的相关分类性能。实验结果表明,基于数据内蕴结构驱动的新型深度学习方法能显著提高深度模型的分类性能。

基板玻璃切割稳定性技术提升研究

通过分析基板玻璃切割状态以及前期的切割机构,对切割机构的结构进行研究与技术提升,实现实时在线监测基板玻璃的弯曲形变状态以及切割机构的压力、位移,通过集成系统反馈到驱动控制系统,达到实时、量化、精准的调节基板玻璃的切割状态,保证生产稳定。

首钢迁钢绿色炼钢生产探索

随着我国工业化进程的不断加快,工业企业大幅增加,大气污染防治形势越发严峻,河北省推出一系列治理措施,制定了多项工作方案,明确了钢铁行业超低排放指标。首钢迁钢公司积极落实河北省唐山市各级政府出台的相关政策,全面推进深度治理工程,率先实现超低排放。本文以炼钢工序为例,从有组织排放、无组织排放、智能管控等方面进行了全面治理。通过在1#~3#转炉OG系统后增设防爆圆筒型湿式卧式电除尘器、4#~5#转炉LT干法电除尘器升级为三相高频恒流高压直流电源、将滤筒由折叠式改为光面式、在炼钢各区域安装移动式烟尘捕集罩、研发环保智能监控平台等措施,实现了绿色炼钢。结合生产实践,建议钢铁企业应充分利用并发掘资源,使炼钢向着更健康安全、高质清洁、智能高效的绿色方向发展。