面向作战体系的生成式对抗网络应用研究

生成式对抗网络GAN作为一种生成式模型,受博弈论中二人"零和"博弈的启发,通过对抗学习的方式来训练,可以达到估计数据样本的潜在分布、生成新的数据样本的目的。从GAN的基本原理和实现模型入手,综述了其衍生模型和研究进展,对其在作战体系研究领域的应用进行了分析展望。     

基于无线传感器网络的近场声源定位技术?

针对近场环境下声音信号的特点,采用TDOA算法对声源进行定位。为了获得较为理想的时延估计,提出了一种锚节点挑选和时延估计策略,剔除误差较大的节点,挑选最优锚节点参与定位。针对求解过程中出现的多解问题,提出一种区域判别法则,对目标位置进行多重判断后再求解,减少了参与计算的方程数量,在不影响定位精度的前提下降低了系统计算量,并与其他方法进行对比。实验表明,该方法相比于其他方法计算量明显减小,并且精度较高,具有较好的定位效果。     

一种基于TOA测量的位置信息场定位算法

针对传统的仅测脉冲到达时间(TOA)定位方法不能适应复杂体制雷达信号的问题,提出了一种新的基于TOA测量的位置信息场定位算法。首先由主站自提取辐射源的脉冲样本图,副站利用主站自提取的脉冲样本图匹配分选出该站接收的辐射源脉冲列,并将其对应的TOA数据传回主站,而后由主站基于各站的TOA测量构造目标位置信息场函数,通过网格搜索法实现对辐射源位置的估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于TDOA的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的实时定位问题,提出了一种基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法。该算法采用脉冲样本图外推法通过各站接收的短时脉冲列计算TDOA序列(TDOAs),并通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的初步估计。对新到达的脉冲采用脉冲样本图外推法进行TOA预测,判别脉冲属性,进而获得新的TDOA测量值,然后采用扩展卡尔曼滤波算法实现对辐射源位置的实时更新。仿真分析表明:该算法解决了非同步照射引起的难以计算TDOA的问题,并增强了处理的实时性。     

魅力城市 创新样本——宁波市改革发展成就拾萃

正宁波,素有"文献名邦"的美誉,是久负盛名的东方商埠、美丽宜居的幸福家园。她是港通天下的开放门户,是我国重要的国际深水枢纽港和集装箱远洋干线港,与世界100多个国家和地区的600多个港口通航。同时,她也是一座充满活力的经济强市,2013年,实现地区生产总值7129亿元。如今,她正向着"到2016年基本建成现代化国际港口城市"的目标迈进。8月底,记者来到这里,与全国党刊社的同仁共同感受这座城市深化改革、创     

一种基于元胞自动机的故障样本选取方法

故障样本选取是测试性验证中的关键环节,直接影响测试性验证试验的效率和结果的正确性。在板级电路的故障样本选取过程中,运用传染病思想中的元胞自动机模型分析了电路故障的传播行为,提出了一种基于元胞自动机的故障样本选取方法,实现了故障样本的等效选取。以某型装备关键部件为例,建立了故障传播模型,计算并改进了元胞自动机状态计算方法,通过注入易操作的故障样本,简化了故障注入的流程,提高了故障注入效率。     

BP神经网络在电子设备可靠性验证中的应用

讨论了借助MATLAB的BP神经网络解决电子设备在寿命分布未知和小样本试验数据时的可靠性评估方法, 并给出了一个应用实例, 该方法可以提高可靠性评估置信度, 并能节省试验时间和费用, 特别适用于大型复杂电子设备。     

基于Bayes方法的射击密集度评估

以某远程武器射击密集度鉴定问题为对象,研究了运用Bayes 理论从仿真试验数据中提取有用信息,从而实现在少量试验样本情况下有效完成射击密集度试验鉴定任务的方法.将最大熵法应用于射击密集度估计,介绍了运用自助(Bootstrap)法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法,以及在获得验前信息后结合现场试验样本进行射击密集度鉴定的方法.     

C4KISR-美军指挥自动化系统的最新发展

当前,美军以"网络中心战"为样本勾勒未来的作战模式,美军军事理论上的转变产生了全新的军事需求,并不断要求C4ISR系统在概念和功能上有所拓展和增强.针对美军目前的作战需求,美军在以往C4ISR系统的基础上提出一个新的概念--C4KISR.基于C4KISR系统的现状,介绍了该系统的演变历程和发展背景,分析了C4KISR系统的功能模式与体系结构,归纳了美军C4KISR系统未来发展的核心技术需求.     

小样本装备软件成本估算相关向量机建模

针对装备软件成本估算时面临的历史数据少的小样本难题,提出把机器学习理论运用到装备软件成本估算研究领域,构建了基于相关向量机的小样本装备软件成本估算模型,采用COCOMO模型数据库中的数据对所构建模型进行训练和验证。为进一步验证所构建模型的合理性,在机器学习领域分别运用支持向量机模型和神经网络模型对相同数据进行估算,实验结果证明了基于相关向量机估算模型在小样本装备软件成本估算时比其他两种模型更精确。