应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法

针对弱纹理目标匹配问题,提出了一种基于直线局部邻域梯度信息和全局结构信息的直线匹配算法:对均值标准差直线描述符进行改进用于初始匹配;利用直线间的全局拓扑结构滤除误匹配;利用迭代拓扑滤波寻找更多的匹配,同时引入全局角度约束提高算法效率并进一步滤除错误匹配。实验表明,在光照变化、图像旋转、图像模糊、尺度变换、视点变化等条件下,该方法都具有很强的鲁棒性,并在匹配效率和准确度上优于现有的两种比较流行的方法。     

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。     

时间约束下的某型火箭炮毁伤概率模型及仿真

针对目前计算火箭炮毁伤概率只考虑射击精度和目标特性及弹药量等因素,而不考虑目标机动和对抗因素、生存能力的不足,基于射击理论和火力对抗理论,建立了考虑时间约束的火箭炮营毁伤概率模型,对想定中考虑目标机动及生存因素等时间约束的毁伤概率进行了仿真计算,仿真结果表明了模型的有效性以及目标机动火力对抗决定的生存需求使火箭炮毁伤概率具有时间敏感性。     

纵容日本：美国将自食恶果

近年来,日本右倾化加速发展,特别是安倍再任以来,在“修正”历史认识、摆脱战后体制约束、强化军力等诉求方面谋求更大突破。美国为维护其亚太战略利益、遏制中国崛起,利用日本、纵容日本,致使今天的日本右翼势力迅速膨胀,不断在历史和领土问题上挑起事端,     

资源约束条件下的空中兵力编组＊

通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。     

舰船舵减横摇广义预测约束控制

依据舵减摇状态空间模型,推导舵减横摇广义预测控制律,在舵角舵速约束的条件下,采用二次型规划计算控制量进行减横摇控制.对某一船舶在典型航行工况下进行了系统仿真,仿真结果表明,该方法不但可取得35%～45%的减摇效果,而且对横摇角速度与横摇角加速度也有40%左右的减小效果.     

某舰炮托架多目标拓扑优化设计

为避免单目标拓扑优化无法考虑其他因素的缺点,通过基于密度法中的SIMP法,采用折衷规划法定义了多目标拓扑优化。以某舰炮为例,对其托架进行了多目标拓扑优化,得到了同时满足舰炮射角为0°、49°和方向角为0°时刚度最大以及动态低阶振动频率最大要求的舰炮托架的拓扑结构,并根据此优化对托架进行了结构重新改进和有限元的验证,表明了该优化设计方法的可行性。对于舰炮托架结构改进设计具有工程应用价值,对其他一般机械结构问题也提供了一种设计思路。     

基于资源约束的装备保障任务动态调度研究

高技术战争条件下的装备保障具有显著的动态性 ,该特点要求装备保障指挥控制系统对装备保障任务进行动态调度。在资源冲突的情况下 ,如何进行任务调度 ,才能减少冲突、提高任务的分配和执行效率 ,是装备保障指挥控制系统需要解决的关键问题之一。本文在对装备保障任务的动态调度问题进行描述和定义的基础上 ,提出了一种基于资源约束的装备保障任务动态调度算法。     

重视对基层干部的思想政治教育

由于受种种因素影响,基层干部思想政治教育存在着重视不够、质量不高、落实不力的问题。抓好基层干部队伍思想政治教育,必须全面准确把握基层干部的时代特点,在顺应中适应、在探索中求新、在务实中落实,不断增强基层干部队伍思想政治教育的主动性和实效性。主动跟进,切实把握基层干部思想政治教育的重点。当前,基层干部来源多样、价值取向多元、与外界