基于剪枝加权k-NN算法的雷达电磁行为识别

为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN)对数据进行处理,从而对未知的雷达电磁行为进行识别。实验结果表明:改进的算法引入剪枝加权策略可加强其分类识别能力,在分类准确率和时间效率上较原算法有一定的改善,对于雷达电磁行为的识别是有效可行的。     

卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法

目标高度是空海目标分类的重要特征.机载雷达测高精度不高,特别是对远距离目标的测高精度更差,因而利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类存在很大的不确定性.为了能有效地利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类,提出了一种基于卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法.首先,基于假设检验的思想,给出了空海目标分类判别函数,并采用了多门限决策方式;然后,结合统计理论给出了各门限的设置,并对算法进行了仿真;最后,讨论了该方法在实际中的应用.     

基于块分类的快速分形图像压缩

针对分形图像压缩编码时间长的问题 ,提出基于块分类的分形图像压缩算法 ,实验结果表明 ,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法 ,压缩比得到提高 ,压缩时间提高近 10 0倍。     

作战仿真数据研究

数据是现代作战仿真系统的重要组成部分,数据的开发也是作战仿真系统研发及仿真运行中需要解决的关键问题之一。为了深化对作战仿真数据认识及指导数据开发,对作战仿真系统的数据问题进行了研究。首先,分析了军事数据的特点,然后依据数据性质及在作战仿真中作用的不同,提出了基于性质和基于作用的数据分类方法,并在此基础上研究了作战仿真数据的来源。最后,根据作战仿真系统研制过程的划分,对比分析了作战仿真系统研制过程与数据形成的关系,给出了数据的形成过程。     

论征用与补偿的法律规范

文章从不同状态、不同效力等级和不同事由三方面对征用与补偿进行了法律分类，并从法律视角探讨了征用补偿的主体、范围、原则、程序、方式和标准。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

雷达故障"板级定位"诊断系统的设计

为故障精确定位而设计的雷达故障诊断系统,利用VXI测试仪器为硬件平台,设计了基于征兆(测点)的集成推理软件平台.对征兆的测试数据(含结果)进行采集,基于序贯分类方法的数据结果,再进行故障的合理识别、推理和判断,推断出正确的结果,将故障定位在板级(即最小可更换单元).     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

鸟撞飞机“两重天”

随着航空事业的发展和飞行活动的增多,世界各国军用和民用航空的鸟撞飞机事故日趋严重。据称,国际民航组织每年收到飞机撞鸟报告达4000-5000份。1999年12月15日,台空军新竹基地一架编号2036的幻影2000-5型战机,在花莲空域进行由战管雷达引导的拦截训练时在新竹外海坠毁。这次“幻影”战斗机失事完全是由于飞鸟撞击造成的,并不是飞机零部件发生问题。据初步统计,光是1999年,台湾空军就遇82起飞鸟事件。其中有一次,台湾“参谋总长”汤曜明到“国军”新竹医院     

国外反卫星武器发展述评

从反卫星需求出发,对反卫星武器的定义、分类、优缺点、组成及其作战过程以及美、俄反卫星武器的发展现状进行了阐述,对重点研究的2种反卫星武器作了介绍。对反卫星武器发展特点及趋势作了分析。