实现国防动员与应急管理机制衔接的思考

当前,自然灾害和事故灾难频发,给人民群众生命财产安全带来很大威胁。有效应对多种安全威胁,避免或减少各种意外损失,是军地双方共同的使命、共同的责任、共同的任务。从近年来国防动员系统参与的一系列非战争军事行动实践看,应对多种安全威胁,军地联系越来越紧密、合作越来越宽泛、融合程度越来越深,需要双方以全局的观念、开放的视角、创新的思维,在更高层次、更广范围、更深程度统筹结合、聚优增效,切实搞好国防动员与应急管理机制的衔接,努力提高国防动员系统遂行非战争军事行动任务的能力。     

小波域非加性失真函数设计

在最小化嵌入失真隐写算法框架的基础上,提出了一种基于小波域的非加性失真函数图像隐写算法。首先在离散小波域设计了加性失真函数,主要考虑了亮度、频率和纹理掩蔽因子对载体失真的影响;然后结合模型矫正的方法对设计的加性失真函数进行了非加性矫正;最后结合网格码设计了隐写算法,将嵌入信息对载体的修改最小化,并且集中在人眼不敏感区域。实验结果显示,方案具有良好的视觉不可见性,且能抵抗空域SPAM特征隐写分析的攻击。     

博弈论在无线通信中的应用专题讲座(三) 第4讲 Ad Hoc网络中基于变分不等式的功率控制博弈

由于不存在基础设施以及分布式、自组织的特性,Ad Hoc网络中的功率控制问题适合于利用博弈论建模和分析。为了合理分配在多个信道上的发射功率,提高网络吞吐量,文中利用非合作博弈模型对功率控制问题进行了建模,并利用变分不等式对功率博弈问题进行了分析,得到了纳什均衡解存在性和唯一性的相关结论,并给出了分布式的迭代功率控制算法。     

水雾扩散模型仿真

建立水雾红外衰减模型时,通常把水雾空间看作单一均匀整体处理,然而雾滴的扩散现象使水雾的雾滴密度无法保证处处相等,所以仿真结果与实际情况相比普遍存在较大偏差。针对这一问题,基于高斯扩散理论与Mie散射理论,提出了一种新的建模方案。通过将水雾空间划分为多个子空间,并计算每个子空间内水雾消光性能的建模方法,提高建模的准确性。同时结合红外制导导弹来袭的方向变化,计算出不同方向上的水雾消光性能。从仿真结果可以看出,这种建模方式能够很好地克服以往建模方法的缺陷,为探索水雾的精确建模提供了一种新思路。     

OFDM系统非数据辅助采样频率偏差估计的Cramér Rao界

研究了OFDM系统中非数据辅助采样频率偏差估计性能的衡量问题,推导了其Cramér Rao界(CRB).根据中心极限定理,对接收信号中的子载波间干扰进行近似,推导了在未知调制信息时接收信号的概率密度;根据CRB的定义,对非数据辅助采样频率偏差估计的CRB进行了推导;通过蒙特卡罗积分的方法得到了在不同OFDM基带调制方式...     

非战争军事行动征用补偿机制初探

征用是非战争军事行动国民经济动员的主要强制手段。在应对突发事件等紧急状态下,政府有权征用相对人的私有财产,但是必须给予公平的补偿。当前应转变在计划经济条件下形成的非战争军事行动传统征用补偿观念,逐步健全组织领导体制,完善法律法规,灵活运用多种补偿方式,形成与市场经济体制和现代法治要求相适应的新模式,使非战争军事行动征用补偿逐步走向规范化、制度化、健康化的发展道路。     

非整数控制时域模型预测控制

以动态矩阵控制(DMC,Dynamic Matrix Contro1)的状态空间描述为基础,通过推导相邻控制时域之间控制增量的递推关系,提出了一种非整数控制时域方法,该方法主要针对整数控制时域在改善系统性能与稳定性时存在的缺点,利用一个调节参数β,可以使控制时域连续地变化,在保证系统稳定性的前提下尽可能提高系统响应,而且涉及的计算量也不大,同时给出了非整数控制时域名义稳定性和鲁棒性的条件,最后通过仿真说明了这种方法的有效性。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

发挥军地结合部优势完善非战争军事行动后勤保障模式

军分区系统作为军地结合部,具有人地两熟、军地两便的独特优势,在遂行非战争军事行动中,面对瞬息万变的战场环境与需求,必须坚持“怎么快就怎么组织,怎么有效就怎么保障”的原则,运用多种手段方式,实施精准化勤务保障。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。