巧用慧眼探资源——中巴地球资源卫星02B星在轨交付运行

1月24日,国防科工委在京组织召开了中巴地球资源卫星02B星交付仪式。会上,有关各方介绍了资源一号02B星研制、发射、在轨测试、试运行的相关情况,宣读了资源一号02B星在轨测试评价意见和卫星数据质量评审意见,备方一致认为卫星性能良好．具备了投入业务使用的条件,由生产试验部门正式交付给使用部门。与会领导和代表共同见证了资源一号02B卫星交付、在轨支持及数据联合开发推广协议签字仪式。中国民用航天领域又一新星踏上征程。     

印度军品出口能力不断增强

进入21世纪以来,为促进军事工业发展,印度政府积极调整军品出口政策,努力推动和扩大军品出口,并取得积极进展。据印度国防生产部公布的数据显示,2006—07财年,印度国有军工企业的出口总额约1．048亿美元,首次突破1亿美元大关。尽管总额看似不大,但本世纪初印度的军品出口总额只有2000万美元,短短数年内,印度在军品出口方面已经有了长足进步。     

模糊聚类分析在多目标跟踪中的应用

为了解决在密集的环境中多目标跟踪的难题,本文提出了基于模糊聚类跟踪算法,主要是将人的模糊判断的特点引入到目标跟踪系统中,得以简单程序完成复杂的相关判别。利用模糊聚类方法的特点解决噪声背景下跟踪相关问题。仿真实验的结果表明,在杂波密度高的情况下,模糊聚类算法有它一定的优越性。     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。     

用多维数据互联的有效多传感器融合

本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。     

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。     

基于数据融合的某型导弹智能温度测量控制系统

介绍了应用于某型导弹的温度测量控制系统的硬件组成和工作过程。为了消除测量干扰,提出一种一致性加权融合估计算法,给出了多传感器一致性检验的准则,并利用多元统计理论推导出了最优权值的计算公式。最后将该算法应用于导弹温度测量控制系统。实验证明:该算法具有较好的稳定性,可有效降低噪声干扰,提高测量精度。     

CALS与国防武器系统管理

CALS(持续获得与生命周期支持)是指通过操作程序改造及信息技术与文件标准运用,将产品数据电子化、标准化,并运用数据库和网络传输使得所有信息得以快速交换,以建立一个无纸化的全球共通商业操作环境。CALS在军事领域有着广泛的发展前景,此文简要介绍了采用CALS技术的国防武器管理系统的几个构成要素,同时对CALS建设提出了几点启示。     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

基于EFSM模型的可执行回归测试数据生成方法

基于扩展有限状态机(extened finite state machine, EFSM)的回归测试过程中，传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息，在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此，提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法，制定规则对软件变更前后的模型进行融合，将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历，结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明：该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。