移动终端基于机器视觉的器材识别研究

提出了单兵移动终端离线状态下基于机器视觉的装备器材识别的方法,从图像采集、图像预处理、特征提取及数据匹配3个模块展开分析。简要介绍了手持终端图像采集的相关考量。通过畸变校正、降噪、轮廓提取等,得到器材的轮廓图像,为特征提取做好准备。选取器材的几何形状特征作为识别依据,通过ORB算法得到图像的特征向量,并进行匹配,达到识别器材的目的。实验测试数据表明,该算法具有较高的识别率和良好的实时性。     

装甲战车图像跟踪系统技术研究

在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

敌我识别系统及其进展

从敌我识别系统的应用背景出发,综述了敌我识别系统的发展历程,分析了各种敌我识别系统的特点,比较了毫米波敌我识别系统和激光敌我识别系统的性能,指出了数据融合技术和微米/纳米技术对敌我识别技术发展的重要性.相关研究内容对敌我识别系统的论证、技术体制的选择有参考价值.     

未知新生目标强度的多目标概率假设密度滤波算法

针对标准概率假设密度滤波器要求,新生目标强度作为先验信息需已知的工程限制,提出一种未知新生目标强度的多目标概率假设密度算法。该算法以概率假设密度滤波器为基础,通过充分利用目标运动信息及其与监视区域的相对关系来获取源于潜在新生目标的量测,并以此建模下一时刻滤波器所需的新生目标强度。仿真结果表明,所提算法在含有未知新生目标跟踪场景具有鲁棒的滤波性能,且其跟踪精度和计算代价均优于相关多目标PHD滤波器。     

靶场试验与鉴定项目风险管理探讨

靶场试验与鉴定中的风险发生可能会对试验与鉴定目标的实现造成较大的负面影响，要求管理者主动采取有效的风险管理方法来减少风险发生的概率或降低风险带来的损失。鉴于靶场试验与鉴定的项目特性，将项目风险管理的方法应用于靶场试验与鉴定风险管理中，分别从风险管理组织构建、风险识别与评估、风险应对处理策略、风险管理总结评价几个方面进行探讨，为靶场试验与鉴定管理提供借鉴。     

基于激励机制的装备采办风险总量控制

针对装备采办中的风险总量控制,提出一种激励方式来提高承包商的积极性。在单目标风险控制模型的基础上,建立了多目标风险控制模型,推导出了激励机制下风险控制的最优合同公式。对激励机制中存在的两类错误进行了理论分析和实例验证,得出了两类错误对收益的影响,并在成本控制中得到了应用,有效地提高了装备采办的质量和效率,为军方决策者在装备采办中提供了合理的参考依据。     

以强军目标为牵引 着力夯实依法治军从严治军根基

在新的历史起点上深入推进依法治军从严治军,必须大力培育法治信仰,树好法治导向,强化法规执行,规范法治监督,确保部队各项建设沿着法治化轨道有序运行.     

基于证据理论的助推段弹道导弹目标威胁评估

针对助推段弹道导弹目标威胁评估面临信息不确定的情况,提出了一种基于证据理论的威胁评估方法.首先分析了影响威胁评估的主要因素,选取了威胁评估指标;接着分析了威胁评估面临的不确定性问题,给出了基于证据理论的威胁评估思路;然后提出了基于证据理论的助推段弹道导弹目标威胁评估方法;最后对方法的有效性进行了实例验证.本文的研究对反导部队作战准备和反导预警资源优化调度具有重要意义.