一种基于Hadamard变换与SVD的彩色图像双水印算法

针对实际应用中彩色图像的版权保护问题,提出了一种结合Hadamard变换与奇异值分解（SVD）的非盲水印算法。实验证明,该算法对加噪、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

基于TOPSIS的战区高层反导威胁评估

在分析战区高层反导威胁评估特点的基础上,建立了以来袭TBM发射点、预测落点、射程等为核心的战区高层反导威胁评估模型指标体系并进行了相应的量化,然后利用基于熵值权重确定的TOPSIS理论对模型进行求解。通过实例证明所提出的战区高层反导威胁评估模型和算法的有效性,对研究美军的战区高层反导武器系统具有一定的借鉴意义。     

基于机器视觉的喷管摆角测试系统

针对摆动喷管摆角参数非接触的测试需求,设计了一种基于PC的喷管摆角的视觉测试系统,采用机器视觉的方法实现摆动喷管摆角的非接触测量,通过设计的模板匹配加圆拟合的复合式图像处理算法,在保证精度和速度的情况下检测喷管的轮廓及圆心,实现喷管摆角的测量,同时利用系统的标定算法校正了视觉系统中存在的畸变,边缘检测的算法降低了环境因素的影响,保证了测试系统的精度,具备现实环境下的实用性.     

千锤百炼出“深山” 跨出实验室大门的电磁轨道炮

电影《变形金刚2》中演绎了这样一个情节：面对危机,美军最终从战舰上发射了一件神秘兵器——超高速炮弹,对金字塔顶的“大力神”予以毁灭性打击。该“神兵”就是新概念动能武器——电磁轨道炮。艺术来源于生活。3月1日,一条被众多媒体纷纷转载的重磅新闻与视频令所有的军迷朋友瞠目结舌,啧啧不止：第一部由美国军工企业制造的电磁轨道炮原型试射成功,标志着曾经被视为“天方夜谭”的动能武器已走出实验室,向军事应用领域迈出了第一步。     

静止条件下多种轨道-电枢形状的轨道炮电流分布仿真

针对等轨道截面、等炮口截面、等长度、等材料和等电流8种典型的轨道-电枢结构,在电枢速度为0 m／s的情况下,采用Ansoftl 2有限元分析软件,仿真分析电流分布特征,得到：矩形截面轨道一长方体结构电枢的轨道炮有最不均匀的电流分布特征,电流主要分布在轨道外表面和电枢后部凹表面,并且分别对应于趋肤效应和电流短路径聚集现象,跑道形截面的轨道一回转体结构电枢的轨道炮有最均匀的电流密度分布．     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

青春在铁轨上闪光

正炽热的太阳、烫人的铁道,空气中迷漫着的热气,让人呼吸都有些困难,大多数人都没有经历过在40多摄氏度的高温下行走在铁路线上。7月中旬的一天,就在这样的天气里,19岁的童超和他的战友们走上了他们每天都要走的铁路线,来到这支特殊的队伍已经一年多了,他慢慢适应了这里的生活,理解了这份职责。童超所在农十三师红星二场民兵护路分队,主要任务就是守卫兰新铁路过境的15公里。     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。     

基于AHP——探索法的对潜通信系统效能评估

从对潜通信的军事特征出发,建立评估指标体系,并提出一种改进的层次分析——探索法,结合模糊评判理论计算通信系统的效能。该方法运用探索标度值的思想,给出一种新的判断矩阵的构造方法,合理地处理决策因素的不确定性。实例分析表明:该方法精确、有效,易于在计算机上实现,具有较高的应用价值。     

反导“天眼”至关重要

导弹预警卫星是一种监视、发现和跟踪敌方弹道导弹而早期报警的遥感类侦察卫星，所以在反导系统中占有重要地位。这种卫星不受地球曲率的限制，居高临下，覆盖范围广．在外层空间监视区域大，不易受干扰，受攻击的机会少，提供的预警时间最长，因而是目前预警技术发展的重点。它大多数采用运行在距地球3．6万千米地球静止轨道，若沿赤道120°间隔放置3颗卫星，则地球低纬度地区的任何地方都可置于预警卫星的监视之下。