坚定国防动员和后备力量建设方向

中央军委胡锦涛主席强调指出:"要密切关注国际国内形势变化,进一步增强忧患意识和使命意识,自觉履行新世纪新阶段我军历史使命,为全面建设小康社会和构建社会主义和谐社会提供坚强有     

贝叶斯网络用于作战态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用.因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能.提出了构建贝叶斯网络进行态势估计的步骤,分析了态势估计系统事件的层次.给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行态势估计的过程.     

神经网络在某交流伺服系统建模中的应用

针对某交流伺服系统的模型辨识问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络的辨识方法.BP神经网络在非线性系统的辨识中已得到了广泛的使用,但是其存在易陷入局部极小值和对网络结构初值要求高等缺点.根据遗传算法具有全局寻优的特点,先用遗传算法优化得到神经网络权值和阈值的初值,再由BP算法进行局部寻优.辨识结果表明,该算法辨识精度高、收敛速度快.     

依法动员是新时期国防动员建设的基本方略

胡锦涛主席指出:各级党委、政府都要大力支持国防领域的改革发展,认真抓好国防建设相关工作的落实。要进一步搞好国防后备力量建设,建立完善快速高效的国防动员体制;进一步加强国防法制建设,使国防建设走上法制化、规范化的轨道。胡主席的重要指示为我们搞好新时期国防动员建设指明了方向。     

改进MUSIC算法超音速空速估计

为实现超音速气流基于声矢量传感器的空速测量,在分析马赫锥内等效声源特性的基础上,提出基于时空扩展改进MUSIC算法的空速估计算法,建立了声矢量传感器阵列模型和声波在超音速稳定气流中的传播模型,通过等效声源改进MUSIC算法实现超音速空速估计,并针对算法运算量大的问题提出快速算法。实验结果表明,所提算法能够准确地估计超音速空气流动速度,快速算法在损失较少精度情况下极大提高算法的实时性。     

基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成

针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。     

宽带系统中线性调频信号的目标参量估计

在宽带系统中,线性调频信号的模糊度函数不仅在时延和多普勒频移具有耦合性,而且其宽带模糊度函数的脊线已经不是简单的直线,使得进行目标参量估计变得复杂.系统地研究了高斯包络的线性调频信号的宽带、窄带模糊度函数,并应用其脊线之间的联系给出了两种简单的估计目标速度的修正方法,最后进行了充分的仿真,结果表明:这两种方法都可以有效的降低估计误差,提高精度.     

改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用

K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰ACM模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象，采用自适应编码调制（ACM）技术能够充分利用链路资源，相对于传统的固定编码调制方式，进一步提高了链路的数据吞吐量。提出了近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法，在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型，根据信道状况确定ACM选用模式；采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计，有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明，无论晴天还是雨天，采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法，能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。