应用诱骗态的光子轨道角动量测量设备无关量子密钥分发协议的研究

轨道角动量作为量子信息的一种载体,可应用于测量设备无关量子密钥分发协议中,来消除发送端和接收端间的基校准。诱骗态技术可以消除量子密钥分发协议采用弱相干光源时易被分裂攻击的缺陷。本文将轨道角动量态、测量设备无关方案和诱骗态方案相结合,设计一种基于高效轨道角动量分离方法的诱骗态光子轨道角动量测量设备无关量子密钥分发协议方案,避免了极化方案中对极化基的依赖性缺陷,提高了密钥速率,本文给出了该方案密钥速率的理论推导,并分别对采用无限个诱骗态和两个诱骗态时该方案密钥速率进行了仿真。研究结果表明,在相同条件下,基于轨道角动量的MDI QKD协议方案比极化方案密钥速率更高。      

基于3G网络的战场视频会议系统

为了充分发挥视频会议系统在军事行动中的支撑作用,在分析了该系统应用于作战领域主要特征的基础上,给出了融入3G网络服务的战场视频会议系统体系结构,并探讨了系统构建过程中的若干关键问题。研究表明该系统能在一定程度上提高视频数据的传输效率,可为从事野外电视会议保障和相关研究的技术人员提供参考。     

六代机天线罩技术需求与发展方向分析

在陆海空天电五维一体的现代战争中,战斗机发挥着十分重要的作用。自从F-22A服役以来,国外已经开始六代机的研究工作。根据美国、日本、俄罗斯等国六代机的概念方案,归纳了六代机的主要特点:高空高速、全频谱全向隐身、采用定向能武器、航电系统的高度综合化与信息网络化。分析了六代机天线罩的技术需求,总结了全频谱全向隐身天线罩、共形天线罩、耐高温天线罩、甚宽频带天线罩技术的现状,阐述了频率选择表面天线罩和共形天线罩的关键技术。     

武器装备体系建设风险的风险因子模糊综合评价

为实时、准确地评价和跟踪武器装备体系（system of system,SoS）建设过程中的风险,对武器装备体系建设风险的风险因子进行模糊综合评价。分析武器装备体系建设风险的来源和成因,并将武器装备体系建设风险评价划分为5级层次,引入风险因子的概念,建立武器装备体系建设的风险评价模型,对武器装备体系建设风险进行5级模糊综合评价。该模型客观合理,为武器装备体系建设风险的评价提供了一种简单实用的方法。     

预警机飞行器管理系统的功能结构研究

介绍飞行器管理系统的发展背景,阐释机载系统综合发展的必然趋势。未来预警机作为探测、指挥、引导、控制、通信的综合载体,根据其任务特点,讨论预警机飞行器管理系统应该具备的基本功能,运用综合系统控制结构原理将整个系统的功能结构划分为感知层、辅助决策层、执行层3部分。该研究可为设计预警机的飞行器管理系统提供参考。     

云的红外图像生成研究

红外成像仿真的关键环节在于红外图像的生成,云的红外图像生成是重要的研究内容,具有重大的军事意义。基于分形技术提出了云的红外图像生成的技术方法,综合考虑云红外辐射的各个因素,建立了较为完善的云的红外辐射模型,基于光学厚度计算出云的辐射亮度。建立分形高度到云光学厚度、云的辐射亮度到图像灰度的两个映射,利用分形技术实现云红外图像生成。经过与实测数据和实拍图像比较,云的红外图像生成方法可行。     

坦克装甲车辆发动机排气发电技术研究

提出一种利用布雷顿(BRAYTON)循环的坦克装甲车辆发动机排气发电技术方案,对循环过程进行了热力学分析,并探讨了引入循环后对发动机性能的影响及在坦克装甲车辆上实现的可行性,分析研究表明该系统技术适用于坦克装甲车辆的发动机排气发电.     

PG9171E型燃气-蒸汽联合循环机组实现 储能黑启动及辅助调频技术探讨

结合某电厂PG9171E型燃气-蒸汽联合循环机组利用储能系统实现燃气轮机黑启动及辅助调频功 能,在分析联合循环机组正常启动负荷特性的基础上,提出了储能系统的容量和电量配置要求,对原有110kV电气接线图及厂用电系统提出储能系统接人方案,介绍了实现黑启动及辅助调频的控制策略。     

基于PVPT控制的小型光伏微电网混合控制研究

针对小型光伏微电网系统由于受投资成本限制造成的经济性差、能源利用手段单一以及监控系统功能不完整的问题,设计了一种基于光电光热一体化(Photovoltaic-photothermal, PVPT或PV/T)技术的简单改进方案。并在此基础上探讨了基于前端组件温度-功率关系的混合控制方法的可行性。利用PVPT原理的优点综合提升小型光伏微电网系统的整体经济效益。实验结果表明,改进方案能有效地增加系统的发电效率,丰富用户的光能利用手段。而以此改进方案为基础的混合温度功率控制方法调控过程平滑,调控区间较小,可作为小型光伏微电网系统的后备控制和功率微调控制。由于该改进方法成本较低、结构简单,满足小型光伏微电网系统运营特点的要求,具有一定的应用潜力。     

基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测

针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测模型的目标函数;分析了光伏发电量和各特征之间的皮尔森相关系数,同时对特征的异常数据进行预处理。在训练过程中为了避免对模型超参数的影响,采用K折交叉验证(K Fold Cross Validation)对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。训练完模型参数后把测试集数据放到光伏预测模型中,预测得到未来三天的光伏发电量。对比实验选择SVM和LSTM两种预测方法进行,实验结果表明XGBoost算法在预测光伏发电中具有较高的准确性和实用性。