OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法

针对多径信道下传统方法识别OFDM雷达信号子载波调制方式存在识别正确率较低,识别子载波调制方式不完备,判决门限不易确定等问题,提出一种新颖的OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法。利用OFDM雷达信号的瞬时幅度绝对值标准偏差,实现子载波多进制正交振幅调制（MQAM）和多进制相位调制（MPSK）的类间识别,利用组合高阶累积量作为识别特征量,对MQAM和MPSK两类调制方式中的子类间进行分类识别,利用递归降价的方法实现子载波调制阶数M>16的MQAM调制方式的识别。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现多径信道下OFDM雷达信号多种子载波调制方式的识别,且识别性能更优,可以识别更完备的子载波调制方式类型。     

审理网络违纪违法案件应把握的几个问题

网络违纪违法案件与传统案件相比,有着显著的技术性特征,改变了传统意义上人与人的交流模式和行为模式,违纪违法主体大多数是以匿名采取非接触式实施违纪违法行为,行为痕迹看不见、摸不着,对相关部门查处带来一定挑战。审理网络违纪违法案件则要把握网络特征和案件具体形态,认真履行审核把关职责,严格按照案件审理的基本要求审核案件,确保办理的每一起网络违纪违法案件都能取得良好的效果。一、在审理时机上,要规范提前介入审理案件审理主要是在案件已经查结形成报告以后,经过审批后移送审理。     

基于广义非线性变换的特征谱线增强方法

为提高强背景噪声下频谱分析的特征提取能力,突出所关心的特征谱线,在非线性变换方法的基础上,提出了广义非线性变换方法。对比分析结果表明:广义非线性变换方法将固定的放大阈值改为可变值,提高了该方法实际应用的灵活性和适用性,易于获得最佳的特征谱线增强效果。     

视觉注意模型在虚拟与现实交互中的研究（英文）

提出将视觉注意模型应用于虚拟与现实交互中,通过显著性原理检测出真实场景中的有效区域。采用将图像在空域和频域中分别进行显著特征提取,再通过特征组合理论进行特征融合。空域中采用区域颜色对比以及局部复杂度对比特征;提出在频域内进行有效频段分割,结合幅度信息提取显著特征,再加权后合成;特征组合理论是根据细胞调解原理来处理特征之间独立与联合作用的关系。最后提出将该方法应用于虚拟与现实交互中检测真实场景中的有效区,并同其他算法进行效果对比。     

基于多传感器特征融合的TBM拦截效果评估

基于多传感器特征级融合研究了TBM拦截效果评估的问题。首先分析并选取了拦截效果特征信息,构建了基于模糊神经网络的拦截效果融合评估模型;之后从模糊化、模糊推理、反模糊3个方面论述了评估模型的实施过程,进行模糊推理时采用一种改进的BP算法完成了推理规则的实现。最后通过实例仿真验证了改进BP算法的有效性,并验证了评估模型的可靠性及良好的融合性能。     

特征保持的视点相关三维矢量场流线简化方法

为了解决三维矢量场可视化中流线数量过多造成的遮挡与视觉混乱问题,同时保证流线能够准确描述矢量场变化规律与重要特征,提出了一种基于特征保持的视点相关三维矢量场流线简化方法。采用粒子跟踪生成3D矢量场流线集,并进行视点相关映射;对流线集进行特征保持计算;基于流线视觉效果度量对流线集进行迭代简化计算,从而实现流线集的有效简化。实验结果表明,能够有效保持矢量场的物理特征,且具有较好的流线视觉效果。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

传颂时代楷模 唱响兵团精神

充分发挥兵团先进典型的激励、感召、引领和示范作用,深入准确地理解、生动形象地感受、更加自觉地认同并践行兵团精神榜样教育是一种传统且普遍的社会学习途径,即通过受教育者对榜样的学习观察,从榜样那里获得新行为信息,认同榜样思想,模仿榜样行为,进而接受榜样的影响形成自身人格特征。榜样教育将     

基于云理论的装备技术状态预测

通过分析装备技术状态变化的模糊性和不确定性等特性,提出了基于云理论的装备技术状态预测模型.根据装备技术状态劣化趋势,给出了基于云模型的时间序列状态预测方法,有效地运用了装备状态评估中的主观预测知识.将历史趋势与当前趋势相结合,实现了基于时间序列的状态预测.最后以某装备的发动机为研究对象,对发动机状态的动态评估值进行了预测,验证了该状态预测方法的有效性.