我在麻栗坡与英雄为伴

为修建陵园,动员了全县力量 我叫李友权,今年67岁,云南省麻栗坡县麻栗镇人。我的家距离麻栗坡县城4公里,距离边境线不到40公里,距离不到100米远的地方,就是云南边境线上最大的烈士陵园——麻栗坡烈士陵园。     

红外探测系统对某型隐身飞机的作用距离分析

为了估算红外探测系统对某型隐身飞机的作用距离,首先构建该型飞机的简化模型,计算了飞机蒙皮、发动机尾喷口和尾焰等主要红外辐射源的中波红外辐射,然后在考虑辐射的大气衰减的基础上,推导出红外系统对点源目标的作用距离方程,并通过逐步逼近法求解该方程,最后通过算例求出不同气象条件、不同探测方向下的作用距离并对其进行分析。结果表明:红外探测系统探测隐身飞机时,能见度越高,其探测距离越远,并在尾追方向的探测距离大于迎头方向。     

基于加权MHD的反舰导弹预定目标选择方法

平均Hausdorff距离(MHD)方法基于编队的整体形状进行匹配来寻找对应点,因此,不像距离选择区法和扩展搜索图选择法那样受导弹自控段的导航误差和目标机动散布的影响。为了进一步提高反舰导弹的目标选择能力,考虑所匹配点集不同区域对Hausdorff距离函数的贡献程度不一样,提出了加权MHD(WMHD)来研究编队预定目标选择问题。首先通过刚体变换方法将火控雷达和末制导雷达探测到的编队点集进行位置匹配,然后利用WMHD方法获取其最优变换位置,最后据此最优变换位置预测预定选择目标在末制导雷达开机的位置。通过仿真实验表明其具有较强对抗冲淡干扰和形状扭曲失真的能力,且性能明显优于MHD方法。     

不连续距离特征量信息融合方法

浅海波导中低频声场存在稳定可观察的干涉结构,目标辐射噪声LOFAR图中呈现干涉条纹图案。从条纹中可以提取出距离特征量信息,它反映了目标运动过程中的距离变化率。由于外部环境的影响或运动态势的改变,LOFAR图中条纹有可能会短暂丢失。此时,基于波导不变条纹的距离特征量提取算法失效。提出了不连续距离特征量信息融合方法,在条纹丢失期间内保持对目标距离特征量轨迹的跟踪。仿真及海试数据处理结果验证了其可行性。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。     

等步长目标搜索方法中步长对搜索结果的影响

研究了距离选通水下成像系统中基于等步长的目标搜索方法,给出了基于等步长目标搜索方法的搜索策略和目标存在的判别准则,对等步长目标搜索方法中不同步长对目标搜索结果的影响进行了仿真分析和实验,结果表明了所提出的判别函数和判别准则的正确性和步长对目标搜索结果的影响分析的正确性。     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

垃圾评论自动过滤方法

针对互联网上存在的大量垃圾评论,提出一种基于电阻网络的垃圾评论检测方法,该方法用电阻距离来度量评论之间的上下文语义相似性,把整个评论数据表示成一个电阻网络,把垃圾评论当作该网络上的语义离群点来处理,根据网络节点对电阻网络平均电能消耗的影响,建立电离群因子来度量数据的离群程度,以此来识别垃圾评论。实验证明了该方法的有效性,在多个数据集上取得了较好的效果。