基于红外图像目标检测的辅助瞄准方法

瞄准系统是武器精准射击的保证,它涉及快速锁定目标位置与校正度数计算两个方面。采用算子检测出图像中疑似目标存在的区域,利用分块图像加权方差纹理对比度矩阵中查寻极大值的方法确定目标位置。将目标从图像中分割出来,确定重心及最小外接矩形的边界。最后利用几何光学特性来计算校正度数。实验表明,该算法可以有效地从图像中检测出目标所在位置,并计算出瞄准目标所需要校正的度数。     

面向点及区域目标的遥感卫星任务调度

遥感应用需求中存在点目标和区域目标两类任务,遥感卫星对两类任务的调度方式存在很大区别,将二者统一调度困难.本文将点目标视为特殊的区域目标,将它们按照卫星观测机会分解,构建元任务,将两类目标在元任务层次进行统一;根据任务类型分别构建收益函数,兼顾了二者在收益计算上的差异,并建立了面向点及区域目标的遥感卫星任务调度模型,实现了对两类任务的综合调度.仿真实例证明,此方法能够提高卫星的观测效率.     

某高炮射弹观察时机指示和距离自动通报系统的实现

针对某高炮射弹观察时机难以掌握、偏差校正依据不足的问题,提出用8098单片机实现其射弹观察时机指示,并实现目标距离自动通报。主要分析了信息采集 射弹飞行时间的转换及其精度、语音实现和软件设计等问题。     

基于HLA空袭目标流联邦成员通用框架的构建

基于高层体系结构(HLA)仿真框架和面向对象的程序设计思想,对空袭目标流联邦成员(简称邦元)的通用框架进行了详细设计.先把空袭目标流邦元分解为7大类集,即对象类集、交互类集、模糊类集、联邦成员代理类、仿真类集、界面类集、框架类集,并给出其类层次结构图,然后对各个类集的具体实现方法进行了详细设计.     

基于机器视觉的洞库类目标自动识别技术

针对传统的洞库类目标识别方法所存在的不足,设计了一种基于可见光/红外线探测器和嵌入式DSP的洞库类目标主动探测和自动识别装置,根据洞库外观的结构特征建立了洞库识别的数学模型,提出了基于Hough变换的洞库类目标自动识别算法,并将洞库识别数学模型与Hough变换的处理流程有机结合起来,实现了不同外观结构的洞库类目标的正确识别。实验结果表明该洞库类目标识别算法具有较强的鲁棒性,可以有效地抑制噪声的影响,对由于预处理参数设置不合理所造成的洞库类目标边缘成为不连续曲线的现象也有良好的自适应性和自判断性。     

一种自动镜头聚类方法

镜头聚类是视频内容分析的重要途径。镜头聚类的基本任务是基于镜头的物理特征对镜头进行分类。本文设计和实现了一种新的镜头聚类方法 ,这种方法从一个初始分割开始 ,经多次聚类分裂与合并的迭代 ,自动地进行误差校正。这种方法既不需要通过人工交互来解决试探聚类方法的误差调节问题 ,也不需要迭代聚类算法中难以确定的经验参数和经验阈值的设定 ,克服了普通聚类方法的缺点 ,在实际应用系统中取得了较好的效果。     

目标定位和跟踪的神经网络最小二乘估计

首先概述了单目标定位和跟踪的现有研究结论和新问题,接着叙述了神经网络最小二乘估计方法,最后给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

军品再生产的理论及其控制论分析

由于历史条件的限制,马克思在研究社会总资本再生产问题时,只把社会生产划分为生产生产资料的第Ⅰ部类和生产消费资料的第Ⅱ部类。而在科学技术飞速发展、社会经济高度发达的今天,军品生产独特的职能、军品再生产在社会再生产中具有的自身发展规律,已不能完全由第Ⅰ、Ⅱ两大部类所包容、替代,势必分离出由军品生产结构组成的第Ⅲ部类。文章借鉴马克思研究社会总资本再生产问题的方法,分析了在第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ大部类存在的情况下社会总产品的基本实现条件和第Ⅲ部类简单再生产的实现前提,以及扩大再生产的平衡条件;用控制论模型简要分析了在第Ⅲ部类存在的条件下简单再生产、扩大再生产和多部门再生产的过程,以及第Ⅲ部类产品价值增值过程存在的反馈关系。     

一种基于调制谱的空中目标识别方法

雷达目标的微多普勒特征在雷达目标探测与识别中受到越来越多的关注,正在成为目标探测与识别领域的新兴研究方向。介绍了一种基于调制谱的空中目标识别方法,根据空中目标回波、综合时域的幅度信息、时域的相位信息和频域的微多普勒信息,将空中目标分为直升机类目标、螺旋桨类飞机目标和涡扇类飞机目标,利用实测数据对结论进行验证,表明该方法可以用来对这些目标进行分类。     

图像匹配技术在对岸火力支援中的应用

针对水面舰艇对岸远程火力支援的作战需求和未来的发展趋势,对卫星和空基侦察信息在舰载武器对岸火力支援作战中的应用可行性进行了分析,提出了通过综合应用卫星和舰载无人机(UAV)侦察图像进行景象匹配,精确定位岸上远程目标对射击偏差进行观测修正的技术思路,为水面舰艇对岸上远程固定目标实施精确打击提供了一种可行和有效的手段.     

火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

关于舰炮对岸校正诸元计算的研究

首次就舰炮对岸校正诸元的计算进行研究并建立数学模型,按此模型可正确解算舰炮对岸射击诸元,对从事舰炮火控系统研制人员具有参考价值。     

静止目标纯距离测量下的定位原理与方法研究

针对水下网络战条件下目标定位的特点,分析了纯距离系统可观测的条件,即对静止目标、观测站作直线运动,系统是不可观测的;并通过与同条件下的纯方位系统的对比,得出了在一般情况下,纯距离系统比纯方位系统具有更弱的观测性的结论;给出了估计目标位置参数的一种递推算法,该算法具有形式简单,不需要初值的特点;仿真试验表明,算法具有收敛速度快,精度好,稳定的优点.应用前景良好.     

小波理论的单脉冲雷达目标RCS特性测量

随着现代信号处理技术的发展,对非平稳信号分析和处理的小波分析技术已成功应用于雷达目标特性分析领域,大功率单脉冲雷达作为我国航天测控网当中的主干设备,具有一定的目标特性识别能力。主要针对目前靶场的现有装备,讨论了基于小波理论的单脉冲雷达空间目标RCS特性测量,并对窄带低分辨率雷达在未来空间目标识别中发挥其作用谈了作者的看法。     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

网络分析法和熵权的装备保障系统能力评估

针对传统方法在解决装备保障能力评估问题上的局限性,利用网络分析法,构建了双层网络结构的评估指标体系,以反映装备保障系统复杂的内部关系;为克服网络分析法在求解指标权重时的缺陷,结合熵权理论,提出了指标权重修正模型;兼顾平时、战时的不同评估需求,提出了基于网络分析法和熵权的综合评估模型。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。