基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。     

结合整体和局部特征的步态识别方法

针对已有步态识别方法注重对步态整体特征建模,却忽略了包含细节信息的局部特征问题,提出了一种整体与局部特征相结合的双分支步态集合特征学习网络。该方法以步态轮廓集合作为输入,通过双分支网络提取两种空间尺度的步态特征,利用特征映射模块将两种特征融合得到步态表示。通过在步态数据集CASIA-B中进行了跨视角识别实验,结果表明该方法在正常行走、背包和穿大衣条件下相比主流方法 Rank-1准确率取得了有效提升。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

“联合全资产可视化”及其关键技术

论述了美军"联合全资产可视化"(JTAV)的背景、目标、策略及主要因素,重点阐述了JTAV的关键技术手段--射频识别技术,包括光储卡、射频识别、灵巧卡和射频数据通信等.提出了我军装备维修保障信息化过程中急需研究和开发的相关技术及基础架构.     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

目标识别中的特征提取技术

总结了目标识别中特征提取的几种常用方法,重点介绍了基于高阶谱的特征提取,并给出了高阶谱特征提取方法在水下目标识别中的实际应用,实测数据的实验表明,该方法具有较好的类别可分性,在目标识别中具有一定的应用潜力。     

中核集团与国核公司携手共推三代核电发展

10月27日下午，中国核工业集团公司与国家核电技术公司在北京签署《共同推进第三代核电技术自主化发展战略合作协议》。双方将在三代核电AP1000技术的消化。吸收，再创新，以及三代核电标准设计、后续核电项目建设、大型先进压水堆核电站国家重大科技专项、关键设备及材料国产化等方面开展深层次合作。中核集团公司党组书记，总经理孙勤，党组成员，副总经理孙又奇、杨长利，     

抓好动态条件下考察识别干部

近年来,我们根据新的《军事训练与考核大纲》坚持把实兵演习等重大军事实践活动作为发现识别干部的主考场,走开定期考核与随机考核并举、定性分析与定量分析结合、静态考察与动态考察同步的路子,建起为培养使用干部提供客观公正的真实依据的重要渠道。     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.