飞机CGF用于战术模拟训练的关键因素研究

根据战术模拟训练系统的实际需要,飞机CGF能够提高模拟训练的规模、复杂度和真实性,完成战术进攻和防御任务。首先分析了飞机CGF的系统组成和仿真粒度,重点研究了影响飞机CGF性能的关键因素,包括飞行控制方法、智能决策水平、雷达火控模型以及组件化的开发方式和飞机CGF组网的关键因素,即统一的网络体系标准、规范的数据接口、时间和空间的一致性及统一的导调管理;最后实现歼击机CGF系统。实践证明,歼击机CGF能够顺利地完成作战任务,达到预定的目的。     

古人的眼光

闲来读史,看到三个古人故事,颇多感触。这三个都是眼光不凡、能见微知著的智者,其识见与眼界历久弥新,可穿越时空,给今天的我们不少有益启迪。     

间距和角度失调对零色散飞秒整形系统的影响

为了研究间距和角度失调对零色散飞秒整形时域特性的影响,理论上分析了系统的分辨率与各光学元件间距角度失调的关系,详细讨论了间距角度失调对系统效率和输出脉冲时间特性的影响.实验结果表明,透镜位置失调会导致脉冲展宽,且两个透镜位置失调对脉宽展宽的规律对称,光栅位置失调也会导致脉冲展宽.此外,器件角度失调对系统效率的影响大于位...     

武器系统仿真试验中的时空一致性处理方法

随着仿真技术在军事领域中应用的不断深入,武器仿真试验中的时空一致性处理问题尤为重要。阐述了由于时钟不同步导致对时间和空间理解的不一致及对仿真精度的影响;详细分析了时空不一致产生的因素;并以某型武器模拟试验系统为例,提出了武器系统半实物仿真试验中处理时空一致性几种实用且可行的方法。     

零温时空到有限温度时空的普遍坐标变换

提出零温时空到任意的有限温度时空的普遍坐标变换,并指出该坐标变换是导致稳态时空Hawking辐射的充分必要条件.证明坐标变换的虚时频率与辐射温度的关系,认为坐标变换的虚时周期性是产生Hawking辐射的根本原因.     

视频卫星单目标实时跟踪算法

针对时空上下文(STC)目标跟踪算法在高分辨率视频卫星影像中,目标经过复杂背景时跟踪准确度过低的问题,提出了适用于视频卫星影像数据的改进型时空上下文目标实时跟踪算法。该算法结合感知哈希算法对STC目标跟踪算法中置信图模型加以改进,以提升跟踪算法的目标定位精度,使用帧间学习率自适应更新方法以提升跟踪算法准确度,使用固定目标尺度方法提升跟踪速度以确保算法实时性。对"吉林一号"系列视频卫星影像进行仿真实验,实验结果表明所提算法在保证实时跟踪速度的同时,克服了视频卫星影像中复杂背景对目标跟踪算法的干扰,实现了针对高分辨率视频卫星影像实时的精准目标跟踪。     

面向对象数据库的概念和问题

随着面向对象程序设计的广泛应用,面向对象数据库已成为数据库发展的主要方向之一。本文讨论了面向对象数据库的概念和问题,描述了面向对象数据库的数据模型及面向对象数据库的功能和特点,并对面向对象数据库与关系数据库进行了比较。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。