基于Arnold置乱的数字图像加密技术研究

从概述图像置乱基本原理出发,说明基于Arnold变换的数字图像置乱及其恢复方法。初步仿真后发现,该法局限于在一个方向上(位置空间)进行图像置乱,图像保密性和彩色图像置乱效果存在局限,因此引入通过密钥改进的Arnold置乱数字图像加密方法,使得图像的安全性和加密效率有效提高。     

集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法

二维最大熵图像分割算法充分利用了图像象素的灰度分布信息和各象素间的空间相关信息 ,因此具有很好的分割效果。但该算法的计算复杂度高、计算时间长。为解决这一问题 ,本文提出了一种基于遗传算法的二维最大熵法。该算法充分利用遗传算法的特点 ,极大地减少了计算量和存储空间。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

用空间分割算法计算雷达网探测概率分布图

本文提出了一种新的雷达网探测概率生成算法——空间分割算法。该算法减小了计算量,实现了控测空间的多层、多点计算,方便了对实地环境的描述,适应了对现代复杂战场环境的计算机模拟需要。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

陆军智能化作战大样本推演技术研究

针对复杂作战背景下不确定性带来的作战推演技术难题,本文面向方案推演分析和战法战术优化分析等实际应用需求,以不确定性、深度学习、数据挖掘等相关理论为基础,重点从推演分支生成、作战指挥智能化决策、推演数据可视化分析等方面进行研究,为陆军基于智能对抗推演理论和技术进行联合作战概念分析、武器装备论证实验、作战方案推演分析和战法战术优化分析提供支撑。     

1553B总线的信息传输调度策略

由于1553B总线的传输速率限制,直接进行图像、声音、定位导航等大数据信息传输,将会导致其他紧急消息传输时延过长。针对这一问题,提出了一种基于1553B总线的信息传输调度策略。该策略的控制思想是在对同步信息进行负载均衡调度的基础上,对大数据信息进行动态分解插入,实现了在不影响紧急消息的前提下大数据信息在1553B总线中的实时可靠传输。实验结果证明了该传输控制策略的有效性与可行性。     

武器装备试验计量保障有关问题的思考

计量保障是武器装备试验数据准确和试验质量可靠的重要保证,是考核与评价装备战术技术指标的关键环节,在武器装备的发展建设中发挥着不可替代的基础作用。本文结合目前武器装备试验计量保障工作的现状,从计量管理的法制化、试验计量保障能力建设、试验装备的强制检定和装备计量保障信息数据库等若干方面深入阐述了试验需求和法律法规要求,探讨了做好试验计量保障工作应采取的改进措施。     

国家超级计算长沙中心助力新冠肺炎疫情防控【专题】

本文详细介绍了新型冠状病毒肺炎疫情期间，国家超级计算长沙中心积极联合各科技创新平台，发挥高性能计算资源优势，为新型冠状病毒肺炎防控提供了强有力的技术支撑。国家超级计算长沙中心建立了“基于超算的人工智能抗疫大数据平台”，在肺炎疫情分析预警、人工智能病原检测、精准体温测量等方面充分发挥大数据、人工智能和区块链等新技术优势，用科技力量“智斗”疫情，以及从防疫控疫、检验检测、药物疫苗发现等多方位着手，科技助力全面抗疫防疫。