区域和参数化可靠性灵敏度指标及其解法

针对基于方差的全局可靠性灵敏度指标,分别提出基于方差的区域和参数化可靠性灵敏度指标,以衡量输入变量的取值区域发生变化时或输入变量的方差减小时整个输入变量系统对失效概率不确定性贡献的变化情况。然后从Pearson相关系数的视角分别将所提指标表述成无条件失效域指示函数与固定某一随机输入时的条件失效域指示函数之间的相关系数。在此转换的基础上,提出基于Pearson相关系数的两种求解方法,一种采用蒙特卡洛方法重复抽样进行循环计算,另一种借鉴重要抽样的思想。功能函数的计算样本可重复使用而不增加任何额外的计算代价,故后者大大提高了求解所提区域和参数化灵敏度指标的计算效率。算例结果验证了所提指标的合理性,同时也证明了所提方法的准确性与高效性。     

北斗导航系统移动基准站差分定位算法

针对复杂测量环境无法建立固定基准站及进行精密定位的问题,提出一种基于北斗导航系统的移动基准站差分定位算法,即基准站与流动站同时运动并实现高精度差分定位的算法。基于载波相位测量值,在动态短基线条件下,对数据进行站间和星间双差处理,消除接收机钟差以及其他公共误差。对多频观测值进行线性组合,构造双差载波相位超宽巷、宽巷、中巷及窄巷观测量。对上述观测量进行窗口滑动均值滤波并采用逐级模糊度确定法固定整周模糊度,即沿着从超宽巷到窄巷的顺序依次求解整周模糊度。为验证算法有效性,设计基于北斗导航系统的轨道外部几何参数检测仪进行实验,实现毫米级静态相对定位精度和厘米级RTK相对定位精度。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于邻居时隙切换的时分多址接入协议研究

针对传统TDMA网络节点间业务量不均匀的情况下,会造成信道资源严重浪费的问题,设计了一种基于邻居时隙切换的动态TDMA协议(TDMA protocol based on adjacent timeslot transfer,ATT-TDMA),切换邻居空闲时隙,更改节点业务时隙长度但不影响整个网络循环周期的结构,实现时隙的动态利用。利用OPNET平台搭建仿真模型,并与HFTP协议和TDMA协议作了对比分析。仿真结果表明,相同条件下ATT-TDMA相比HFTP协议和TDMA协议,在消息投递率、平均时延和吞吐量方面具有更优异的性能。     

图像标注研究及其在情报处理中的应用

图像数据具有直观、信息量丰富等特点。图像标注方法通过获取图像特征,训练语言模型,实现用自然语言自动描述图像信息。简要介绍了图像标注方法的分类及其相关关键技术。研究表明,通过对大规模图像的自动描述,能更好地管理、分析海量图像信息,能高效地对图像进行分类、检索。结合特定的信息处理技术,图像标注可用于发现有价值的情报信息,为国防安全、战略决策等提供信息支撑。     

无人机在陆地边境管控中的应用展望

随着现代科学技术的迅猛发展,无人机技术也相对成熟起来,已经开始从军事领域广泛应用到民用领域。特别是其具有灵活机动、成本低廉、便于执行高危险任务等优势、特点,已经被国外边境管控部门广泛运用。随着我国创建"智慧警务"活动的深入开展,无人机作为一项新技术无疑也将会被广泛应用于我国边境管控活动之中。论述了无人机在我国陆地边境管控中应用的必要性、可行性和优势,探讨了无人机边境管控还需突破的技术与解决的问题,展望了无人机在我国陆地边境管控中的应用前景。     

一种雷达辐射源时域相参识别的新方法

提出了一种雷达辐射源时域相参识别的新方法,通过判断鉴相脉冲幅度的变化来识别信号的相参性。对时域识别法的原理进行了分析,给出了时域识别法的数学推导和具体的识别步骤,并通过仿真实验对推导结果进行了验证。此外,讨论了信噪比对时域识别法的影响,并给出时域识别法的适用条件。仿真结果表明,该方法在较低信噪比情况下可以实现对信号相参性的识别,具有较强的理论价值。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。