双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

兵工企业自营民品特征分析与营销策略

兵工企业自营民品开发营销的成功,需得益于良好的服务对象,正确的发展形态,有利的竞争环境,同时也离不开机遇的恩惠。今后向新的经济增长领域转移和拓展是兵工企业自营民品的发展方向,因此必须分析了解自营民品进入消费品市场、生产资料市场和服务市场的形态特征,认真分析自营民品质量、成本、价格、品牌、包装、服务和市场占有率的竞争能力,不仅仅要开发出适销对路的产品,更重要的是使其进入流通领域,掌握产品进入市场的主动权。     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

按保障度最大配置备件模型

考虑了备件资源有限,有多个需求单位的条件下,依据装备数量、零部件、元器件的故障率,单装用数、平均更换时间、各级维修机构领取备件的平均时间,建立了两级备件保障度的模型,并在备件总资源量一定的条件下,按保障度最大给出了两级备件配置的程序、方法和示例.模型举例说明了模型输出结果的特征和敏感性.模型应用可减少备件的积压,降低备件的短缺,提高备件的保障效果.     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

舰艇战术意图识别技术

对作战对象战术意图的识别是舰艇指挥决策的重要基础和前提,也是战场态势评估的核心内容.根据领域知识的特点,提出了用于识别舰艇战术意图的最大相似法,该方法根据战术专家识别舰艇战术意图的特点,将待识别意图的特征分量与已知意图模式特征分量的标准值相比较,确定待识别意图与所有已知意图模式的总相似度,将战术意图判别为与其总相似度最大的类别.分析了意图模式特征分量的特点,建立了待识别意图特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,提出了特征分量对模式类属判别的权重的获取方法.该模型具有直观、易于工程实现等优点.     

建筑火灾烟况探析

快速准确地掌握火场中烟的状况,可以使消防指挥员在灭火战斗中做出科学的决策。介绍了建筑火灾烟的成分及危害,分析了建筑火灾中烟的体积、速度、浓度、颜色等四个方面的特征及其对灭火救援行动的启示,给出了掌握分析烟况技能的方法。     

明代志怪传奇小说的发展阶段及其特征

明代是叙事文学尤其是小说的时代。明代志怪传奇小说经历了276年的发展历程,分为6个历史时段。志怪传奇小说在明代不同时期具有不同的社会影响、地位、特征及其嬗变。