美国的第四军种——海军陆战队

美国海军陆战队的英文原文是TheU.S.Marine Corps,简称USMC,陆战队。美国海军陆战队的历史从“大陆陆战队”到美国海军陆战队海军陆战队是根据美国“大陆委员会”1775年11月10日会议批准建立的,所以,这一天是“美国海军陆战队建军节”。当时称之为“大陆陆战队”(ContMarine),最初仅有2个陆战营,包括231名军官和约2 000名士兵。组建后第二年,尼古拉斯上尉就率领其234名陆战队员乘“大陆海军”(即美国海军)的军舰从费城出发,实施登陆,占领了英国军城堡,缴获了大批火药和武器,为美国独立战争作出杰出贡     

机动车辆自动识别系统

基于视觉的机动车辆自动识别方法工程量小、检测范围大、系统安装相对灵活，是一种很有前途的方法。目前已开发的商业系统大都用在日间辅助交通管理上。为改善视觉交通检测系统的实用性和增强系统的功能，本文作者对模型系统进行了深入的理论研究，提出了２．５维图像的新思路，提取车辆外形的综和特征更为准确，自适应识别方案使车型识别准确灵活，车头颜色特征的利用使识别的准确性进一步提高。实验证明，系统对光线的适应能力也明显增强，系统的稳定性得到改善，有望扩大系统的使用范围。     

一种低信噪比下的LFM脉冲信号起始频率校正方法

采用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)实现LFM脉冲信号检测与参数估计时,针对处理数据与LFM脉冲信号起始点不一致时,LFM脉冲信号起始频率存在一定偏差问题.依据分数阶傅里叶变换中信号能量峰固有特性,提出一种适用于低信噪比条件下的LFM脉冲信号起始频率校正方法.该方法首先通过FRFT变换和chirp相乘对数据进行变换处理,消除LFM脉冲信号中调频斜率;然后对变换后结果进行滑动、累积处理,得到一组能量峰数据;最后通过搜索该组能量峰拐点实现对LFM脉冲信号起始点检测,并利用检测起始点对LFM脉冲信号起始频率实现校正.数值仿真结果表明,该方法在事先无法获取处理数据中LFM脉冲信号起始点情况时,可有效校正分数阶傅里叶变换对LFM脉冲信号起始频率估计存在的偏差.     

一种基于级联滤波设计的背景噪声均衡方法

针对阵列信号处理中背景噪声对目标检测影响问题,提出一种基于级联滤波设计的背景噪声均衡方法.该方法依据背景噪声起伏特性设计多尺度组合形态学滤波器对空域重采样数据进行处理,降低不同方位起伏噪声对目标检测的影响;根据噪声特性设计同态滤波器,降低乘性噪声对目标检测的影响;按类内类间离散度比最小准则实现背景噪声门限的自动推荐,进而实现对背景噪声均衡处理,提升对目标检测概率.数值仿真和实测数据处理结果表明:相对S3PM方法和OTA方法,在两者失效的情况下可有效实现对目标检测和判决,对环境适应性提高了近3 dB;有效降低了背景噪声对目标检测性能的影响,提高了目标检测的环境适应性.