基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

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。     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

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.     

基于模板的态势估计推理模型与算法

分析了态势估计的三级模型,给出了基于模板的计划识别推理框架,研究了态势估计推理算法,并提出一个通用的态势估计模板匹配算法,最后运用专家系统工具CLIPS实现了事件/活动、军事计划的模板表示及推理,结果表明使用模板匹配的方法实现态势估计是有效可行的。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

国防科技工业实现军民融合发展是时代的需要

胡锦涛同志在党的十七大报告中明确指出:"建立和完善军民结合、寓军于民的武器装备科研生产体系、军队人才培养体系和军队保障体系,坚持勤俭建     

平战一体:致力打造精干管用后备军——来自安徽省军区践行科学发展观的最新报告

安徽省地处华东腹地,襟江带淮,既是重要的军事战略通道,也是国家重要的军事科研基地。近年来,安徽省军区按照科学发展观要求,以平战一体化为牵引,通过科学定位、统筹需求、优化结构、推进训练转变、实施军民融合保障等举措,努力打造一支能够遂行多样化军事任务、具备多样化军事能力的精干管用后备军。近日,记者通过深入采访,探寻到了安徽省军区推进国防动员和后备力量平战一体化的许多成功经验。     

军民融合发展是国防生产保障

我觉得军民融合的发展战略座谈会非常重要,因为现在国防的一些生产保障,从美国来说,它已经转移到军民结合了。现在像伊拉克战争,第一线不少的公司、军队的生产公司、厂子参与一块来共同保障,因为现在的保障越来越现代化了。过去我们一个坦克团不到XXX辆坦克,如果作战的话,     

坚持军民结合 服务龙江经济发展——访黑龙江省工业和信息化委员会主任孙珅

坚持军民结合、寓军于民、军民融合发展战略，全面落实科学发展观，结合地方经济发展规划，充分发挥国防技术和产业优势对地方经济、区域经济发展的带动作用，实现军民互动，协调发展，促进产业升级，是促进地方国防科技工业又好又快发展的有效途径。