放大转发双向中继网络的移动级联信道统计特征分析

针对放大转发协议下双向中继网络移动级联信道,为了分析其统计特征,结合用户完成信息交互的过程,将移动级联信道分解为传输部分和干扰部分两个时间过程。依据它们的双高斯乘积特点,分别给出了对应的一阶概率密度分布、二阶自相关函数和多普勒功率谱的表达式。与此同时,通过采用Gamma分布对级联信道进行了概率近似,得到了描述移动级联信道时变特性的电平通过率和平均衰落时间等指标的近似计算式。借助数值仿真验证了上述表达式的正确性。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

资源不确定军事任务计划预测调度模型与算法

针对军事任务计划执行环境中普遍存在的资源不确定性,提出了基于资源缓冲区的军事任务计划预测调度算法。算法首先基于平台有效资源功能向量进行任务—平台分配,分配过程中通过调节平台有效资源功能向量,获得不同的平台资源缓冲区分配方案;然后基于NSGA-Ⅱ算法框架对军事任务计划进行多目标求解,进而获得问题的Pareto最优解集。文章通过仿真算例对算法的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该算法能够有效求解资源不确定军事任务计划问题。     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法

在静态虚假目标的基础上,利用有源运动调制干扰原理,提出了一种基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法。建立了基于微动调制的复合有源干扰信号模型,详细分析了该干扰信号对SAR的干扰效果,确定了各调制系数,最后进行了基于实测数据的仿真实验。结果表明,该方法具有距离向相干处理和方位向部分相干处理的特点,可对SAR在方位向上实现多个匀(加)速虚假运动目标的欺骗干扰效果。     

混合粒子滤波被动定位算法

为实现空中机动单站对运动目标的快速无源定位,提出了一种基于测向交叉定位方法的混合粒子滤波算法.针对粒子滤波初始化存在的问题,该算法从测向交叉定位方法得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系产生所需粒子,避免了粒子滤波产生粒子时的随机性,减少了高维情况下所需的粒子数目,降低了运算成本,提高了粒子滤波的实时性能.与粒...     

Multi-scale traffic vehicle detection based on faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment

It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance.     

基于单片机的弹药仓库通风系统设计

针对温湿度对弹药储存的影响,介绍了通风降湿的重要性及其原理,并在现有地面仓库结构的基础上,设计了一套根据库内外湿度的变化,以及预定降湿条件自动进行通风降湿的系统,并对系统的结构原理和软件进行了分析设计。     

和谐本位社会中公共政策的价值冲突及其均衡

以利益原则为基础的功利主义倾向是当前政府实践决策的主要选择,这种决策模式不能解决建构和谐社会中公共政策的价值冲突问题。如何更好地坚持和谐本位原则,寻求公共政策价值冲突的均衡,构造和谐的公共政策价值结构,是建构和谐社会的一个重要课题。试图通过寻求公共政策价值冲突的均衡,探求建构和谐社会中公共政策价值冲突的解决办法。