混合信号边界扫描测试控制系统的设计实现

现代装备火控系统中混合信号电路越来越普及,为了实现对其快速故障诊断,以IEEE 1149.4标准为依据,设计实现了一个基于边界扫描技术的数模混合信号测试控制系统。仿真实验表明,该测试控制系统操作简便,测试准确,测试效果好,为装备电子系统机内测试应用奠定了基础。     

合成孔径雷达图像及迷彩技术研究

从合成孔径雷达(SAR)成像的原理出发,围绕4种地物散射模式,给出了不同雷达波段对应的表面粗糙度范围.结合军事工程的SAR图像解译,提出了SAR图像的变形迷彩处理技术,重点研究了道路的反识别迷彩处理方法.对照国内外雷达后向散射系数σ0的实验数据,提出了工程伪装新材料的技术要求,指出了开发该类材料的研制途径,研究结果为SAR图像伪装防护研究及军事工程伪装新材料研制提供了理论依据.     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

潜艇TMP问题透析与展望

针对潜艇指控系统目标运动要素解算(TMP)存在的主要问题,从算法理论和作战使用要求等方面进行了系统分析.探讨了潜艇目标运动要素解算的合理结构,肯定了理论模型整个TMP过程中所起的主导地位,并对未来研究所具有的潜力进行了挖掘.强调TMP过程人机交互和多条件综合控制的重要性,指出了TMP今后的研究发展方向.     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

铜铝导线搭接处铜导线形貌和成分分析

选用单芯聚氯乙烯绝缘铜导线和铝导线为实验材料并模拟火场条件，制备铜、铝导线搭接形成的一次短路痕迹、二次短路痕迹、火烧痕迹、过负荷痕迹和接触不良痕迹，为识别和分析铜、铝导线搭接痕迹并客观地认定火灾原因提供参考。     

科研成果向教学转化的机制建设初探

科学研究成果在高校如雨后春笋般涌现。如何应用这些成果，发挥其实用价值，是摆在我们面前的一项重要任务。将科研与教学紧密结合，将科研成果应用到院校教学工作中，提高教学效益，提高人才培养质量，是当前院校的紧迫任务。要建立科学的评价指标体系，实现科研成果向教学转化的数字化评价，建立科研成果向教学转化的评价机制。     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

一种采用EPROM的数字-轴角转换方法

介绍ＥＰＲＯＭ型数字－轴角转换原理和多路数字－轴角转换的实现方法。