一种基于模糊连接度的区域生长毁伤特征提取算法

针对传统的区域生长算法在提取军事目标毁伤时,不能较好地处理毁伤区域与背景之间的模糊性,生长结果对种子点的选取敏感等问题,提出了一种基于模糊连接度的区域生长算法。算法以模糊连接度作为生长点与种子点相似度的度量,有效地保持了像素之间的模糊性,按照模糊连接度由强至弱的顺序生长,使得生长的结果对种子点的选取不敏感;采用灰度波动控制和USAN面积相结合的方式作为生长准则,在适应目标区域灰度变化的同时得到了较好的边缘定位效果。实验结果证明了算法的有效性。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

机动目标的航空集群协同探测策略

航空集群协同探测问题,是集群作战研究的重要内容,其中对隐身目标在不同机动,不同极化方式下的集群动态RCS研究是重点和难点问题。在双基地雷达建模和坐标转换的前提下,对隐身目标的两种典型机动——匀加速机动和匀速转弯机动进行建模,在HH、VV两种极化方式下,运用线性插值法对动态RCS进行时序分析。仿真结果表明,两种机动模型下,随着时间变化,动态RCS起伏波动较大,在匀加速运动模型下,HH、VV极化所引起的RCS差异性较大,匀速转弯模型下,不同极化方式带来的影响较小。     

民族师范生公共教育学学习现状调查与分析

公共教育学课程教学质量如何,不仅直接影响学生选择和从事教师职业的意愿,而且也将直接影响师范学生毕业后的教学实践效果.为了准确掌握少数民族师范生公共教育学课程的学习情况,促进少数民族师范生培养质量的提高,本研究以新疆某高校非教育专业少数民族师范生为对象,对其学习情况进行问卷调查,发现学生存在自身因素、教师方面和教材资源使用方面等问题,建议从少数民族师范生自身特点出发,增强教学实效,拓展教育知识,综合评价自我.     

加快推动国防科技和武器装备军民融合发展

国防科技和武器装备领域是军民融合发展的重点,也是衡量军民融合发展水平的重要标志。加快国防科技和武器装备军民融合发展,是保军强军的重要支撑,更关乎国家安全和发展一系列重大问题,必须从战略高度深刻领会其全局意义,以清醒头脑研判国防科技和武器装备军民融合发展形势,用务实举措推动国防科技和武器装备军民融合创新发展。     

基于主成分分析法的反导态势要素提取研究

针对弹道导弹及其攻防作战的特点,深入分析反导作战态势评估的过程,研究影响反导预警态势评估的主要因素,构建了反导战场态势要素集模型。在此基础上,采用主成分分析法进行要素分析与提取,优化重构要素集模型。研究结果为提高反导预警态势评估的准确性和指挥决策的及时性提供了重要依据和保障。     

基于个体心理特征的基层主官五维度任职行为模型论析

基层主官担负基层工作的组织和落实,其军事任职行为,贯穿和体现在实际的军事管理工作中,是实现较高基层组织绩效重要基础,也是部队发展的有力支撑。针对基层军事训练和军事任务的需要,基于个体心理特征的理论视角,从牢固责任心、创新工作方式、开展团队合作、锻造军事本领、开发心理资本的五个方面,提出并论述了我军基层主官任职行为的五维度模型,研究表明:基层主官五维度任职行为模型,为提升基层主官任职能力,提高基层组织战斗力提供了理论支持和有效途径。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器（ Sensor）、控制器（ Controller）、执行器（ Actuator）、支持器（ Supporter）的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型（ SEM）对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

基于QFD的作战部队演练任务需求分析?

需求分析是提高作战部队演练活动质量效益的重要保障。首先对QFD方法进行了概述;其次,提出了基于QFD的演练任务需求分析方法,探讨了基于QFD的任务需求分析过程,及其关键算法;然后,以电子蓝军反导防御作战演练为例,详细论述了基于QFD的演练任务需求分析方法的运用;最后,总结分析了基于QFD的演练任务需求分析方法运用应注意的几点问题。     

利用堆栈特征的片上末级缓存访问模式在线识别方法

很多优化处理器缓存利用效率的方法依赖于对访问请求序列的特征的探测或识别,例如,预取和绕开等。如何在线有效识别访问请求序列的特征依然是一个开放的问题。通过对典型访问模式的深入分析,发现其堆栈距离频度的分布展示出鲜明的特征。而模拟实验数据表明访问请求序列的特征具有一定的持续性和稳定性,具有检测和预测的可行性。因而提出了一种基于堆栈直方图峰值的在线识别访问模式的机制和方法,空间和时间开销都较小。对SPEC CPU2000/2006的15个程序的实验表明,所提方法均可正确识别测试程序的访问模式。