基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.     

数据资源规划中统一身份认证平台设计与实现

针对后勤信息化建设中数据集成和信息资源规划中面临的问题，提出了基于目录访问协议的统一角色存储、Agent表数据同步和JMS数据发布的用户信息认证机制和信息交换机制，实现了后勤各级用户全网身份数据的统一整合，确保全局数据的一致性，为全网完全统一身份认证提供技术基础。     

基于鱼雷航程实时预报的潜射线导鱼雷可攻性判断

针对新型潜射线导鱼雷可攻性判断的决策需求,在分析传统的鱼雷可攻性判断方法不足的基础上,提出以鱼雷航程实时预报作为线导鱼雷可攻性判断的决策依据.并对线导方位导引法进行了深入分析,给出了概略目标运动要素情况下鱼雷航程实时预报的解析模型,该模型可实时预报线导鱼雷航程和鱼雷线导段航行时间.经大量仿真计算验证.解析模型预报结果作为鱼雷可攻性判断依据是具有合理性的,该方法能较好地满足线导鱼雷攻击决策的需求.     

数据库安全管理及访问控制中问件的设计与实现

为确保军事敏感数据安全，在全面分析和研究数据库安全漏洞、安全策略、安全目标的基础上，提出了利用中间件技术实现客户访问数据库控制机制。针对两类操作系统的客户端，设计实现了通信控制中间件，使具有授权的用户通过中间层认证辨识后才能正确地访问数据库，确保了数据库信息安全。     

不锈钢面板与铝面板泡沫铝夹芯梁的抗爆性能

为考查泡沫铝夹芯梁的抗爆性能及面板材料对其抗爆性能的影响，采用数值模拟方法分析了面板材料分别为工业纯铝与304号不锈钢，芯材为Alporas泡沫铝共同组成相同质量泡沫铝夹芯梁在不同爆炸荷载作用下的跨中位移与芯材压缩应变的差异。研究结果显示：在爆炸冲量分别为1．82，3．77，6．08，7．0kN·s的作用下，工业纯铝面板泡沫铝夹芯梁跨中位移分别为304号不锈钢面板泡沫铝夹芯梁跨中位移的68％，83％，84％及86％，较304号不锈钢面板泡沫铝夹芯梁具有更好地抵抗爆炸冲击波的能力，面板材料对泡沫铝夹芯梁的压缩应变影响较小。     

BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。