基于多尺度压缩感知的信号重构

压缩感知是近几年新兴的采样理论,它指出如果信号在某些基上是可压缩的,那么通过很少的观测即可获得信号的准确重构。当信号采用小波基并在压缩感知的基础上,提出了多尺度压缩感知,数值仿真结果表明多尺度压缩感知可以给出更好的重构效果。     

和平的使者--记中国赴利比里亚维和工兵分队

位于赤道线附近、大西洋东岸的利比里亚曾是非洲的第一个共和国,成立100多年来,在非洲一直是个比较平稳富裕的国家,但自上个世纪80年代末爆发内战以来,一直战乱不断,哀鸿遍地,成为令世人注目的热点国家。2003年9月19日,联合国安理会通     

新形势下海防部队使命任务问题研究

海防作为国防的重要组成部分，作为御敌于领海之外的最后一道屏障，在国家安全与发展战略全局中地位十分重要。必须精准任务定位，找准矛盾问题，科学确定海防建设思想，确保海防建设科学持续发展。     

把握新兵特点 做好新训工作——某训练基地新兵调查与特点分析

2009年冬，随着国家在优化新兵结构、提高兵员质量等方面深化改革，众多优秀社会青年竞相报名参军。特别是在国家和各地区相关优惠政策相继出台的背景下，13万大学生走进了军营，引起社会各界普遍关注。这些都给做好新训工作带来了新情况新挑战。为进一步增强新兵入伍教育训练工作的针对性和实效性，促进新战士尽快实现由地方青年向合格军人的转变，我们通过听取接兵人员介绍情况、组织新兵座谈、问卷调查、查阅档案等多种方式，对人营新兵尤其是大学生新兵的个人信息、家庭现状、爱好特长、入伍动机和思想表现等进行了调查分析。主要情况是：     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。     

跟踪大量重叠目标的多分配算法

本文叙述用于跟踪大量密集(和重叠)物体的使用多分配的数据互连新技术。从促进该项工作的一个生物医学问题入手,即从一个图像序列跟踪一组纤维细胞(组织)单元来说明该算法。由于它们互相靠近以及难于从质量不好的图像序列精确地分割出图象,这些单元实际上是密集物体(CSO)。该算法介绍了一种新的二叉迭代多分配方法,它利用了带有修正成本的递减尺寸的逐个一对一分配。导出根据当前分配级“深度”和跟踪结果调整的成本函数。用所得到的分配来形成,保持和终止具有修正型概率数据互连(PDA)滤波器的航迹,除互连多个量测到单条航迹之外,它还可以处理多条航迹对单个量测的竞争。给出估计结果并与标准二维一对一分配算法的结果相比较。说明了迭代的多分配产生较好的量测到航迹互连。本文介绍的算法可用于其他一般的跟踪问题,包括密集空中交通警戒和控制。     

指挥链

本文主要介绍英国和美国海军的指挥链。 英国海军在采购新一代水面舰艇指挥系统方面正在遵循两条路线——一是发展,一是革命。本文着重介绍SSCS、ADAWS发展以及用于LPD(R)的C~2系统。 美国海军现在的指挥和控制(C~2)与以前相比是根本不同的。当前,基本上用象JOTS和JMCIS的数据系统以及诸如哥白尼那样的通信结构表示海战的新概念。因此,术语C~2已部分地为更广泛的指挥、控制、通信、计算机和情报(C~4I)所替代。在这种转变中,舰载系统和岸基系统之间的关系有了相当大的变化。     

转化个别人关键在用心

预防犯罪工作中的个别人主要是指那些思想问题比较突出,可能引发案件、事故,需要个别教育、重点帮助和防范的人员。主要包括:思想基础比较差、缺点毛病比较多、官兵关系比较紧张、自控能力比较弱的后进同志;虽不属后进,但因偶发事件,思想矛盾比较突出的同志;极个别心理异常和有心理障碍的同志。如何才能做好个别人的转化工作?需要做大量艰苦、细致和复杂的工作,最主要的是用“四心”去做工作。用细心发现个别人。自制力差、易冲动是一些个别人员的明显特点,他们的情绪、行为容易因“犯事”走向极端。一般来说战士的情绪、态度在事发之前都有…     

预案在演练中完善

机动途中,空中打击、电子侦察如影随形;激战正酣,电磁干扰、小股“敌”突袭等情况接连不断……近日,山东省青岛警备区在参加上级组织的军事斗争准备检验评估中,而对导调组随机设置的危局险情,     

灵山岛上＂娘子军＂

据胶州志称,灵山岛“先日而曙,未雨先云”,因其灵气故日灵山。灵山岛以海拔513．6米的高度,