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World File Search System干扰器
控制量子干扰频率梳子 - Strathprints
在量子干扰的模型中发现了两个可见的颞腔孤子的分支，在微分分散体中具有三级培养基的微孔干扰器中。孔孤子是由于移动域壁的锁定。我们在空腔谐振的相对侧识别两个不同的麦克斯韦点，其中域壁是固定壁和两个不同的颞腔孤子子，一个狭窄且具有较高的峰强度，另一个较高的峰强度，并且具有较低的峰强度，在宽参数范围内并存，而无需二级空腔共振。将两个孤子分支结合在数十个腔圆旅程的时间尺度上的局部结构。通过不同类型的多稳态腔孢子的组合生成的频率梳会导致增强的带宽及其对照。
职业军事场景中射频电磁场暴露评估：综述
摘要：（1）背景：目前使用的大多数设备都使用射频辐射，因此，对人体暴露于射频辐射的评估已成为一个备受关注的问题。即使在军事领域广泛使用射频设备，仍然缺乏对军事场景中人体电磁场暴露评估的清晰认识。（2）方法：对关于评估军事人员暴露于特定于军事环境的射频的科学文献进行了回顾。（3）结果：对科学文献进行了回顾，根据军事人员可能接触的军事设备的类型进行分组。根据军事设备的目的用途，它们分为四大类：通信设备、定位/监视设备、干扰器和电磁定向能武器。 (4) 讨论与结论：审查表明，在本文评估的暴露条件下，仅偶尔出现过度暴露的情况，而在大多数情况下，暴露量低于工人暴露限值。然而，由于研究数量有限，并且缺乏对某些设备的暴露评估研究，我们无法得出明确的结论，并鼓励对军事暴露评估进行进一步研究。
国际民航组织 GNSS 射频干扰缓解计划 - 联合国外空事务办公室
建议 6/8 — 规划缓解全球导航卫星系统的脆弱性 各国：a) 评估其空域内全球导航卫星系统脆弱性的可能性和影响，并在必要时采用公认和可用的缓解方法；b) 对全球导航卫星系统（GNSS）频率进行有效的频谱管理和保护，以减少无意干扰或降低 GNSS 性能的可能性；c) 向国际民航组织报告可能对国际民用航空运行产生影响的全球导航卫星系统有害干扰案件；d) 建立并执行强有力的监管框架，管理全球导航卫星系统中继器、伪卫星、欺骗器和干扰器的使用；e) 允许充分利用机载缓解技术，特别是惯性导航系统； f) 当确定需要地面辅助设备作为缓解策略的一部分时，优先保留测距设备（DME）以支持惯性导航系统（INS）/DME 或 DME/DME 区域导航，以及在选定跑道上保留仪表着陆系统。3
2023 年仿真创新研讨会 (SIW) 摘要
2023 年模拟创新研讨会 (SIW) 摘要（对于多位作者的演示/论文，演示者的姓名以粗体显示。）2023-SIW-01 DIS V8 中的先进雷达和干扰 Lance Call（CAE USA/AFRL）2 月 14 日星期二 1530-1630 DIS 产品开发组 (PDG) 的一部分一直在审查与先进发射和干扰有关的作战空军分布式任务作战 (CAF DMO) 和战场模拟公司 (BSI) 消息。另一个小组一直在改进干扰技术枚举层次结构和方法。这些小组根据这些历史方法创建了新的消息和枚举，以创建拟议的 DIS V8 扩展记录，以模拟先进的有源电子扫描阵列 (AESA)/无源电子扫描阵列 (PESA) 和机械扫描雷达以及干扰器。本文将回顾一些提议的 DIS V8 扩展记录和团队开发的方法。其中一些消息旨在成为新 SISO-REF-030 文档的一部分，以便比 IEEE Std 1278.1TM-2012 标准 (DIS V7) 更快地更改和更新 DIS 协议。
量子干涉仪作为量子计算机
Richard Feynman [1]在他的演讲中，在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中，观察到，以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。 他指出，与自然进化相比，量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓，因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。 但是，Feynman并没有将这一事实视为障碍，而是将其视为机会。 他认为，如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么，那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。 的确，所有量子多部分干涉仪都是量子组合，并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。 这种方法导致了量子算法的统一图，并已由Cleve等人详细讨论。 [2]。 让我们从量子间间的教科书示例开始，即双缝实验，在更现代的版本中，它可以按照手机干涉法进行改写（见图，请参见图。 1）。Richard Feynman [1]在他的演讲中，在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中，观察到，以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。他指出，与自然进化相比，量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓，因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。但是，Feynman并没有将这一事实视为障碍，而是将其视为机会。他认为，如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么，那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。的确，所有量子多部分干涉仪都是量子组合，并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。这种方法导致了量子算法的统一图，并已由Cleve等人详细讨论。[2]。让我们从量子间间的教科书示例开始，即双缝实验，在更现代的版本中，它可以按照手机干涉法进行改写（见图1）。
机载监视雷达的空时自适应处理
为了概念清晰，图 70.1 中的 STAP 配置将可能集成的孔径分为两部分：最有可能由雷达发射器共享的主孔径，以及用于抑制宽带噪声干扰器 (WNJ) 的空间分布通道辅助阵列。为方便讨论，假设主孔径具有 N c 列元件，列间距等于半波长，每列中的元件组合在一起以产生预先设计的非自适应仰角波束模式。主孔径的大小（就系统所选波长而言）是一个重要的系统参数，通常由系统规范确定，包括所需的发射器功率孔径乘积以及方位角分辨率。典型的孔径尺寸范围从某些短程雷达的几个波长到某些机载预警系统的 60 多个波长。模拟波束形成网络将主孔径的 N c 列组合起来以产生 N s 个接收器通道，这些通道的输出被数字化以供进一步处理。需要注意的是，[ 1 ] 中提出的最早的 STAP 方法，即所谓的“元素空间”方法，是图 70.1 中 N s = N c 的特例。模拟波束形成器的设计会影响
非机密 JADS JT&E 电子战测试... - DTIC
第 1 阶段（本报告的主题）包括 (1) 在西部试验场 (WTR) 进行风险降低飞行测试，(2) 在 WTR 使用 ALQ-131 干扰吊舱进行基线飞行测试，(3) 在位于德克萨斯州沃斯堡的空军电子战环境模拟器 (AFEWES) 进行短暂的硬件在环 (HITL) 测试，以及 (4) 在位于佛罗里达州埃格林空军基地 (AFB) 的自动多环境模拟器 (AMES) 设施进行系统集成实验室 (SIL) 测试。增加了 HITL 和 SIL 测试以补充基线飞行测试并提供缺失数据。这针对两个指挥制导地对空导弹 (SAM) 站点、一个半主动地对空导弹站点和一个防空炮火 (AAA) 站点建立了环境和干扰器性能数据基线。此场景用于为后续两个 ADS 测试阶段开发 ADS 测试环境，并提供基线数据以与 ADS 测试结果进行比较。此外，性能数据为测试所有三个阶段的关联能力提供了基线。
N6893619F0179 - NAVAIR - Navy.mil
工作说明书 (SOW) 机载电子攻击 (AEA) 海鹰 ESM 发射器库开发 (SHEELD) 可分割 2018 年 7 月 1.0 背景和范围 AEA/EA-6B 综合产品团队 (IPT)、海军空战中心武器部 (NAWCWD) 受多个赞助商委托，包括海军航空系统司令部 (PMA-299、PMA-231、PMA-234、PMA-265 和联合计划办公室 (JPO)，为 SHEELD 软件系统的所有现有和未来配置提供软件开发和工程支持，以及为 E-2 HAWKEYE 飞机的 AN/ALQ-217 电子支援措施 (ESM) 系统、MH-60R 海鹰直升机的 AN/ALQ-210 ESM 系统、干扰器技术优化提供数据开发（JATO）和 F-35 飞机任务系统。能力支持包括澳大利亚皇家、沙特皇家、其他对外军售 (FMS) 变体、合作开发 (co-dev) 项目和其他先进电子攻击衍生产品。这项工作是可分割的。本 SOW 的范围包括开发和测试对 AN/ALQ-210、AN/ALQ-217 ESM 任务数据库 (MDL) 的支持，以及为 MH-60R、E-2C/D 和 F-35 飞机制作任务规划软件。2.0 适用文件 以下文件适用于本 SOW。2.1 军用标准
VO65销售文件
●Jajo队参加了2023年海洋比赛，并成为第二名。在布鲁内尔（Brunel）团队下参加海洋比赛2倍，在2014-15版中排名第二，在2017-18赛季中排名第二。赢得了几条腿，并且在最后一轮比赛中非常接近整体胜利，在上一场比赛中排名第三。建于2013年，于2014年初首次启动。●2022年夏季，皇家Huysman在水下的新油漆，带有新的非滑水的甲板，Seadek在驾驶舱中的甲板进行了完全改造。该船已经由赫尔，甲板龙骨，桅杆，繁荣，舵，舵以及所有轴承，轴和圆筒的赫尔龙龙，桅杆，动臂，舵，轴和圆柱体进行了完全NDT的测试。●2023年12月/1月1日对电子，液压和帆的改装●甲板齿轮的很大一部分已更改和更新。这些包括轴承，块，干扰器，弦。●官方供应商的完整服务和检查：JP3，Cariboni，B＆G，Navtec，Spectra Watermaker，Diverse Sensors等。●所有管道，泵和接线都已更新。
机器人操纵任务中的多模式VAE
摘要 - 在这项工作中，我们专注于机器人操纵领域中无监督的视力 - 语言映射。最近，已经为此任务提出了采用预训练的大语言和视觉模型的多种方法。但是，它们在计算上是要求的，需要仔细对产生的输出进行微调。更轻巧的替代方法是实现多模式变量自动编码器（VAE），可以提取数据的潜在特征并将其集成到联合代码中，这主要是在现有最终模型的图像图像或图像图纸上进行的。在这里，我们探讨了是否以及如何在模拟环境中使用多模式的VAE。基于获得的结果，我们提出了一种模型不变训练替代方案，该替代方法将模拟器中的模型性能提高了55％。此外，我们系统地评估了各个任务（例如对象或机器人位置可变性，干扰器数量或任务长度）所提出的挑战。因此，我们的工作也阐明了使用当前的多模式VAE的潜在益处和局限性，以根据视觉和语言对机器人运动轨迹进行无监督学习。索引术语 - 传感器融合，视觉学习，语义场景理解