核裂变过程动态模拟计算的动力学系数

本文利用(c,h,a)三参数旋转体模型计算了形变核的相对表面能、相对库仑能及相对转动能。这些相对能量与具体核无关,具有普适性,可以用于核裂变动态过程的模拟计算。利用这些结果,计算了一些核的形变位能随三参数变化的情况,给出了裂变位垒高度,与实验结果符合较好。对~(236)U的形变位能曲面作了较详细的分析,得出一些有益的结论。用Werner—Wheeler方法计算了形变核的惯性质量和粘滞张量随三参数变化情况,对断点线方程作了深入讨论,为核裂变动态过程的计算机模拟准备了必要的系数。     

导弹引信空中目标建模及自适应炸点控制

通过分析空中弹目交会条件下的几何关系,建立了最佳炸点数学模型。采用以单片机为中心的信号处理电路,完成了模型的功能,实现了炸点精确控制。同时还提出了引信与制导共享数据,实现了引信与制导的一体化设计     

点状保卫目标的空袭规模预测模型

现代空袭作战已成为结构破坏战,各类政治、经济、军事指挥中心、侦察预警设施,交通枢纽等点状目标已成为敌空袭的首选目标,而如何准确、可靠地预测点状保卫目标的空袭规模是防空作战的首要问题和难点。把点状保卫目标分为立体类目标、平面类目标、地下类目标,根据每类点状目标的特性,构建其相应的空袭规模预测模型,通过算例分析,该模型具有较高的可信度,能为各种辅助决策系统和指挥自动化系统提供决策支持。     

基于3DS的ISAR二维散射点模型仿真

当前,对ISAR成像和目标识别的研究很多,但用于ISAR成像和目标识别的目标模型大都相对简单.建立一种新的ISAR二维散射点模型,生成目标各种姿态的二维散射点数据库.首先选用3DS为散射点生成模型,以此为基础完成模型简化和信息抽取.然后根据目标姿态变化,计算转换坐标,并以F16战斗机为例生成二维散射点图像.最后采用步进频雷达信号对目标散射点模型进行ISAR成像.所建立的目标二维散射点模型可以用于ISAR成像和目标识别研究.     

灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估

结合要地防空作战的特点,分析了影响目标威胁评估的因素.针对指标信息的不确定性,将模糊物元分析与灰色系统理论相结合,并运用AHP法和信息熵法进行组合赋权,建立了基于组合赋权的灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估模型.在对来袭目标进行威胁评估时,将目标的各个特征作为物元的事物,以其各项评价指标及模糊灰量值构造复合模糊灰元.通过计算与标准模糊灰元之间的关联度,实现对空袭目标的威胁评估与排序.实例分析表明该方法可靠有效.     

零彗差自由点条件下的失调光学系统波像差特性分析

基于矢量像差理论,对反射式光学系统的一类特殊失调状态——满足零彗差自由点条件展开研究,分析了该特殊失调下三阶彗差和三阶像散的全视场波像差特性,建立了三阶像散双节点位置的解析计算公式,研究发现该类失调不会引入三阶彗差,并且会导致三阶像散的一个节点位于中心视场附近,揭示了当前传统装调方法中仅采用轴上彗差为零作为系统完善装调的弊端,并基于像差特性分析提出了一种仅根据轴上视场引入定量失调误差前后的像差变化来评估系统完善装调的方法。利用CODE V(Version 10.2)对两反式光学系统进行了仿真分析,结果表明文中建立的模型和方法可定量分析三阶像散双节点的位置及该类失调对系统波像差的影响规律,并验证了所提出系统完善装调方法的有效性。     

轻量级接入点协议LWAPP的应用及其安全性分析

轻量级接入点协议(Lightweight Access Point Protocol,LWAPP)是一个新的无线局域网协议,该协议被设计用来传输和控制无线接入点和无线局域网控制器之间的通信。LWAPP把一些传统的无线接入点的一些功能移到了无线控制器中,以实现对无线接入点的统一控制和集中管理。简单讲述了LWAPP的功能和作用,同时分析了LWAPP的安全性,列举了一些该协议可能会受到的攻击类型,并提出了一些解决方案。     

多准则下反导作战单、多遭遇点预测模型

整个反导射击过程可以简单看作一个基于预测的遭遇点起始的,不断重复、修正的过程。分析遭遇点预测的时间和空间前提,并给出遭遇点预测的3个基本准则;在多准则下建立了单遭遇点预测模型,给出了模型公式中未知量的转化方法;分射击-观察-射击和射击-射击两种情况建立了多准则下多遭遇点预测和优化模型,并给出了拦截弹最晚发射时间的计算方法;就观察时机对遭遇点预测的影响进行了分析与建模。部分研究属于探索性的研究,相关结论对指控模型开发和实施连续反导,从方法和作战理念方面提供了一些参考。     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。