浅析对《信息组织原理》课程的教学研究

本文通过作者的实际教学活动,结合学校具体情况,总结了有关《信息组织原理》的教学经验,并对今后如何更好的教学提出了改革措施。     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。     

一种非对称鲁棒性盲水印算法

针对数字图像版权保护,提出一种非对称鲁棒性盲数字水印方法。通过将水印嵌入到最少受图像改变影响的子空间,使嵌入水印具有鲁棒性,且通过对特征子空间的选取限制,使算法具有较高的检测概率和安全性以及较低的虚警概率。同时,水印嵌入矩阵与提取矩阵不同,它可公开除密钥外的所有其它的信息,而且能实现水印盲提取。实验结果证明了该算法的鲁棒性。     

军用移动计算平台框架结构研究

介绍了军用移动计算平台概念提出的背景,提出了军用移动计算平台概念和框架结构,以地面移动计算平台为例,分析了电子控制平台、驾驶平台、信息与通信平台、火力控制平台以及战场防护平台的功能,最后分析了军用移动计算平台的应用前景。     

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。     

军用系统建模与仿真技术发展与展望

阐述了系统建模与仿真技术和在军事领域中的应用,介绍了国外建模与仿真技术及应用的发展动态,分析了我国军用仿真技术的发展现状及与国外的主要差距,提出了船舶行业仿真技术的未来发展方向与思路对策.     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

垂线偏差对弹道落点精度的影响分析

针对垂线偏差对弹道落点精度的影响,结合弹道飞行器质点动力学模型,系统分析了垂线偏差对发射坐标系、初始参数、飞行过程中受力、程序角控制基准、地心坐标系弹道参数等的影响机理,并建立了相应的数学模型。进一步,基于给定的弹道落点偏差计算方法,以某飞行弹道为例,定量给出了不同发射点大地纬度、不同发射方位角下垂线偏差引起的落点偏差。本文研究工作对提高弹道飞行器落点精度具有重要参考意义。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法

为了快速地捕获卫星信号,研究了部分匹配滤波(Partial Matched Filter,PMF)算法及其参数选择依据。采用惯性导航系统(INS)辅助的PMF-FFT捕获算法,该算法首先利用惯性导航系统信息缩小信号捕获的2维搜索范围;同时,为改善PMF-FFT捕获算法的性能,在PMF过程中采用窗函数加权积分。结果表明,该捕获算法能够大幅减小平均捕获时间;且加窗后的PMF-FFT算法捕获性能更优。