基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

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.     

论火灾损失的核定

对火灾损失核定中存在的问题进行了较深入的分析,通过引入中介组织,成立专家小组,注重时效性,加强人员素质等几方面来解决火灾损失核定中遇到的难题,建议对有关规定进行修改,并且发展火灾公众责任保险,来推进火灾损失核定工作。     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。     

数字示波器网络化校准测试技术研究

在对网络化校准技术深入研究的过程中,对网络化校准系统体系结构与构建、系统应用软件设计等关键技术进行了研究,以此为基础设计了一个网络化示波器校准系统并进行了实际测试分析。     

数字化炮兵的现状及未来

当今以计算机技术、数字通信技术和传感器技术为代表的数字信息技术,已经引发了一场新军事变革.对于这场军事变革所带来的影响,我们从近来的几场局部战争中已初见端倪.     

语音信号数字处理技术及其军事应用

语音是由人类发音器官发出的,能载负与传达一定的语义信息并能被他人所理解的语言的物质外壳.20世纪70年代以来,随着计算机科学和信息技术的跨越式发展,利用数字技术对人类自然语音信号进行相应的处理,让机器具有"听"、"说"人类自然语言的能力,已成为人类信息革命的标志性景观.语音信号数字处理技术在国民经济、日常生活和军事领域有着极为重要的应用价值和极其广阔的应用空间.当前,语音信号数字处理技术正在军事领域大显身手,其发展水平已成为衡量世界各国军队信息化水平和军事实力的重要标志,并将成为未来信息化战争不可或缺的重要组成部分.     

基于结构特征预测库存装甲丁腈橡胶器材剩余寿命

针对装甲丁腈橡胶器材在超长期储存时出现的质量变化情况,基于聚合物分子链段运动的时-温等效特性,运用差示量热扫描(DSC)、红外光谱(IR)等方法,通过分析橡胶的特征峰及结构特征的变化规律,研究其质量变化规律,提出了橡胶器材的寿命预测模型,为进行装甲橡胶器材贮存寿命分析、保养与质量控制提供了理论依据.     

基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。