动基站时差探测系统定位方法研究

针对传统长基线时差探测系统的缺点,提出了全新的动基站时差测量系统并给出了目标的定位原理。在典型布站、信息存在冗余的前提下,通过子集选优法确定了最佳定位算法,并根据工程应用的需要确定了更加合理简捷的定位算法,统计仿真表明了该算法的有效性。最后,计算了目标高度测量精度并归纳了其特点,给出了有益的结论。     

浅谈科技期刊对编辑的素质要求

随着计算机和网络工具的普及,对于科技期刊编辑的要求也随之提高。编辑应具备信息选择能力和计算机操作能力,编辑应掌握新环境下的一些基本信息检索知识和计算机操作知识。     

谈漏电火灾报警系统的设计

漏电火灾报警系统已经逐渐成为建筑消防电气设计中必需考虑的一个重要组成部分,概述了漏电火灾报警系统的设计范围、组成部分、参数选择等设计方面的思路及要点,并提出了笔者对设置漏电火灾报警系统的建议和看法。     

水下无线传感器网络的节点精确定位

以无线传感器网络(WSN)水下应用为背景,针对特定的环境要求,提出了一种可实现网络规模升级的分布式无锚点网络节点自定位机制。该定位算法通过距离误差估计和分布式坐标计算方法,有效地减少了由于测量距离误差所带来的坐标计算误差和节点坐标计算所带来的通信开销,有利于网络节点能量的合理使用和大规模的WSN布放。通过试验仿真计算,验证了该定位机制的合理性,为水下WSN应用提供了有力的技术支持。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

Optimal maintenance policies for a safety‐critical system and its deteriorating sensor

We consider the integrated problem of optimally maintaining an imperfect, deteriorating sensor and the safety‐critical system it monitors. The sensor's costless observations of the binary state of the system become less informative over time. A costly full inspection may be conducted to perfectly discern the state of the system, after which the system is replaced if it is in the out‐of‐control state. In addition, a full inspection provides the opportunity to replace the sensor. We formulate the problem of adaptively scheduling full inspections and sensor replacements using a partially observable Markov decision process (POMDP) model. The objective is to minimize the total expected discounted costs associated with system operation, full inspection, system replacement, and sensor replacement. We show that the optimal policy has a threshold structure and demonstrate the value of coordinating system and sensor maintenance via numerical examples. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 399–417, 2017     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于效用函数的随伴支援炮兵弹药选择模型

随着火炮武器系统的发展,火炮所配属的弹药类型越来越多,针对不同目标选择合适的弹药以达到最佳作战效能具有重要意义。首先,按照"最大化对敌火力效果、最小化附带损伤,最小化费用"的原则,分析了随伴支援炮兵弹药选择模型要考虑的决策指标,包括毁伤比、压制比、非敌伤亡率、安全距离、费用。建立了决策指标的效用函数,在此基础上建立了整体的决策指标,对决策指标的权重系数进行了分析探讨。最后用实例证明该方法是一种有效综合各类因素的弹药选择方法,能够很好地解决弹药选择问题。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制。该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗。仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期。