基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.     

基于贝叶斯决策方法的项目管理能力评估研究

项目管理能力是评价科研单位是否具有牵头组织能力的重要指标之一。针对现有评价方法在稳定性、科学性方面的不足，以传统的科研项目管理能力评估方法为基础，引入贝叶斯理论，建立了贝叶斯决策评估模型，并利用实际案例验证了其在科研项目管理能力评估中的有效性。结果表明，该评估方法能够充分利用历史资料和专家意见，对初步评估结果进行再度评估，具有较强的客观性、准确性。     

行动方案模糊评估模型

文章基于模糊数学的理论基础，尝试将模糊信息引入方案决策过程，提出了一种基于变权法的多因素模糊的行动方案评估模型与方法，并结合一个行动方案（COA）评估的实例，介绍了该模型的使用方法。     

从《中导条约》的失效看未来国际军控走向

《美苏消除两国中程导弹和中短程导弹条约》的失效重创了本就脆弱的国际军控体系，对美俄战略稳定和全球军事安全带来消极影响，国际军控合作和全球军事安全迫切需要重构新的军控体系。本文立足当前国际军控现状，在分析美俄“退约”背后各方战略考量及国际军控面临的挑战，如“美国优先”理念下的霸权主义和单边主义、国际军控体系自身的脆弱性和局限性和新军事革命给全球安全增添新的变量的基础上，提出了“构建人类命运共同体”理念凝聚全球安全共识、以大国责任和义务为基础构建多层次军控体系和以多边军控体系循序推进国际军控进程等措施和建议，以期为推动国际军控合作，建立更为公平、合理、有效的国际军控体系做出贡献。     

基于贝叶斯网络的态势评估算法研究

论述了基于贝叶斯网络专家系统的特点,研究了贝叶斯网络的推理模型以及基于此模型的信息传播算法,分析了基于态势评估的决策过程,并详细阐述了基于贝叶斯网络的态势评估算法在空 - 空作战态势推演中的应用.研究结果表明,此算法能够比较准确地反映态势评估过程,可较好地应用于决策支持系统中.     

贝叶斯网络在军事作战中的应用现状及展望

介绍了贝叶斯网络的产生及其研究概况，详细阐述了国内外关于贝叶斯网络在军事作战领域的应用研究状况，特别是在战场态势威胁评估、装备损伤评估、目标毁伤效能评估、智能攻击决策、目标侦查与识别、飞行安全六个领域的研究成果。进一步论述了贝叶斯网络在军事应用研究方面存在的问题，指出了贝叶斯网络在军事应用领域中的研究热点、难点。对贝叶斯网络的军用前景做出了总结和展望。     

新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

一种变结构导引律及其在垂直命中制导中的应用

基于变结构控制理论 ,提出了一种垂直命中目标的导引律。该导引律在引入理想的视线角基础上 ,所设计的切换函数不仅保证脱靶量为零 ,而且能同时达到垂直命中目标的目的。数字仿真表明 ,该导引律与最优垂直命中导引律相比 ,不仅适用范围广 ,而且具有良好的鲁棒性能。     

65 nm工艺双层三维静态存储器的软错误分析与评估

新兴的三维静态存储器将代替二维静态存储器被广泛用于高性能微处理器中,但它依然会受到软错误的危害。为了能够快速、自动分析多层管芯堆叠结构的三维静态存储器软错误特性,搭建了三维静态存储器软错误分析平台。利用该平台对以字线划分设计的三维静态存储器和同等规模的二维静态存储器分别进行软错误分析,并对分析结果进行对比。研究结果表明二维和三维静态存储器的翻转截面几乎相同,但三维静态存储器单个字中发生的软错误要比二维静态存储器更严重,导致难以使用纠检错技术对其进行加固。静态模式下二维和三维静态存储器敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.