一种高分辨率SAR图像水上桥梁目标识别新方法

首先采用灰度均值和方差二维特征模糊分割SAR图像,其次基于8邻域链码跟踪边界法剔除植被、阴影等虚警,然后通过水体轮廓搜索潜在桥梁ROI点并进行直线拟合、线段连接和线段延拓,消除河心洲、船只和条纹干扰等影响确定疑似桥梁ROI,最后采用双参CFAR检测法分割桥梁ROI,根据目标主轴方向和周长等特征消除桥梁ROI内的虚假目标,识别和定位桥梁。实验表明,该算法能够准确识别水上桥梁目标,对条纹干扰的桥梁和灰度梯度较弱的桥梁同样有效。     

卷积调制的SAR雷达二维间歇采样转发干扰技术

SAR雷达二维间歇采样转发干扰可以在距离向和方位向同时形成假目标串,对SAR雷达具有良好的欺骗干扰效果,但该方法存在间歇采样转发干扰共同缺陷。针对SAR雷达二维间歇采样转发干扰的缺陷,提出了基于卷积调制的SAR雷达二维间歇采样转发干扰方法,即对二维间歇转发干扰信号进行距离向和方位向的二维卷积调制,通过选择参与卷积调制信号的形式,可以产生灵活可控的干扰效果,能够有效克服间歇采样转发干扰的缺陷,理论分析和仿真实验证明了该方法的可行性、有效性。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

浅谈美军后备军官训练团（ROTC）领导力培养

美国是世界上军事力量最为强大的国家,但是其军官的培养却主要仰赖于在地方大学设置的军官培训机构——后备军官训练团（ROTC）。它的宗旨是把优秀的大学精英训练成为合格的军事领导人,培养他们持续终生的领导才能,独具特色值得研究。     

基于模糊层次分析法的非致命弹药安全管理系统评价

针对非致命弹药安全管理评估方面的空白,采用模糊层次分析法（FAHP）,从宏观上对非致命弹药安全管理系统进行评价。通过分析影响非致命弹药安全管理水平的因素,建立系统综合评价指标。分别建立不同指标间的模糊一致判断矩阵,确定隶属函数、权重值,最后得出定量评判结果,确定非致命弹药安全管理系统等级,对非致命弹药安全管理提供理论依据。     

星载多发多收SAR成像和抗欺骗干扰研究

星载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以解决方位向高分辨率和大测绘带的矛盾;同时,混沌二相编码(CBPC)信号具有类似随机信号的特点以及良好的自相关和互相关特性;两者都具有良好的应用前景。将CBPC波形应用到MIMO-SAR系统中,在实现高分辨大测绘带成像的基础上可进一步降低雷达信号被敌方分析截获的概率,提高雷达系统的抗干扰性能。仿真实验验证了此方法在抗数字储频式欺骗干扰中的有效性。     

一种多特征多分辨率快速SAR图像匹配算法

提出一种新的基于多特征多分辨率的快速SAR图像匹配算法.算法主要包含图像预处理、匹配特征选择、匹配准则定义、搜索策略设计、匹配结果融合5部分.算法采取在不同图像尺度上分别基于具有信息互补关系的不同特征进行匹配的策略,兼顾了匹配精度与时间效率.实验结果验证了算法的有效性.     

并轨双基合成孔径雷达ECS成像算法

为解决大斜视角情况下并轨模式的CS成像误差较大的问题,基于单基地非线性CS算法采用扩展CS算法对斜视目标成像实现了改进,克服了双基地回波数据二维频域变换的困难,对高阶的耦合性进行了补偿.通过仿真验证了在斜视条件下,ECS(extend CS)算法对双基地合成孔径雷达(BiSAR)数据成像的有效性.     

装备零讯

俄研制20吨重型无人机 俄罗斯联合飞机制造公司总裁米哈伊尔波戈相11月13日表示,开发无人机将是该公司的一项长期战略,近期内苏霍伊公司将致力于研制一种可执行侦察和攻击任务的重型无人机。目前苏霍伊公司已经在其公司网站上公布了一系列无人机设计方案。其中一种被命名为“Zond”的无人机主要用于执行空中监视任务,可携带合成孔径雷达和光电传感器等任务设备。     

《军械工程学院学报》征稿简则

《军械工程学院学报》是由军械工程学院主办的综合性学术期刊。是《中国科技论文统计源》（中国科技核心期刊）、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊（遴选）数据库》、《中国科学引文数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《中国学术期刊（光盘版）》、《中国期刊网》和《万方数据——数字化期刊群》来源期刊。