基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

引入测频信息进行无源被动定位的方法研究

无源被动定位技术中一个重要问题，是如何使定位的约束条件尽可能地少，即尽可能地提高方法的可操作性。只利用测角信息（ＤＯＡ）的定位方法，由于可观测性的要求，在单观测平台对运动目标定位时，常常需要观测平台作特殊的机动运动，这种约束给实际操作带来很大不便。本文提出了一种引入测频信息对运动目标进行定位的定位方法，并给出了可观测性分析。运用该定位法定位，观测平台的运动形式可以任意，特别有意义的是，在满足某些条件情况下观测平台还可以完全静止不动。     

电子对抗系统中雷达情报综合技术研究

雷达情报综合是电子对抗系统数据处理中的重要环节,它可以有效地消除虚假和重复雷达。结合雷达信号出现的规律和雷达参数分布特点,讨论了雷达信号合批技术,给出了一种合批方法。该方法可以快速高效地对各类辐射源型号识别、定位的结果进行综合处理,实际应用结果表明该方法是有效的。     

基于平方根UKF的自由段目标跟踪算法

建立天基红外低轨星座对自由段目标的观测模型,引入精确的目标运动模型。考虑到算法的数值稳定性,引入平方根UKF算法。理论分析与实验结果表明,平方根UKF算法能够对天基红外低轨星座中自由段目标进行有效跟踪。     

奥地利——兵役制讨论起风波

最近,奥地利《侧影》杂志披露了奥内政部长艾内姆关于取消义务兵役制、建立职业军队的谈话。他认为冷战结束后,过去的威胁已不复存在,一旦发生边界冲突,由训练有素的警察部队再配备上重型武器就可以解决问题。这位内政部长的想法在奥     

立足实际搞活主题教育——河北某预备役炮兵旅培育当代革命军人核心价值观教育侧记

河北某预备役炮兵旅在培育当代革命军人核心价值观教育中,着眼以提升教育质量、务求教育实效为契机,通过理论学习、专题授课、讨论交流、总结提高等方法,有效调动了官兵参与学习教育的积极性和主动性,取得较好的学习效果。信念坚定不动摇预备役部队寓军于民的特点,决定了广大基层官兵双重身份、双重角色的特征。如何在新形势下,把当代革命军     

刘承民:经济强人与强人经济

两次因公,他先后被炸断、撞断了4根肋骨;因胆囊被全部切除依旧玩命工作而被称为“无胆英雄”;四次因劳累过度晕倒在办公室。30年的企业生涯,成就了刚直不阿,一触即发的火爆性格。15年的企业“一把手”生涯,他使一个效益平平的企业销售收入增长了15倍,总资产增长了10倍,人均年收入增长了6倍,利税总额增长了9倍,企业综合经济效益在中国一航系统名列前茅。他,就是贵航万江机电有限公司董事长刘承民。     

基于IDL通用接口的人机语音交互协同控制系统设计研究

无人战争将会成为未来主流的战争形式,跨平台异构协同也将成为作战指挥系统控制的核心理念.现有的指控平台通常为传统的键盘输入,对指令员的专业要求高,且无法实现对跨平台异构设备的协同控制.基于这两点问题,运用日趋成熟的语音识别技术,为无人作战控制系统设计了基于语音控制的人机交互模式,为实现跨平台异构设备的协同控制,采用平台无...     

会宁红军长征胜利纪念馆

会宁红军长征胜利纪念馆前身为徐向前元帅题写馆名的“红军会宁会师革命文物陈列馆”,建于2006年红军长征胜利70周年之际,是一座集文物陈列和现代化多媒体展示为一体的纪念性展馆。先后被命名为全国首批百个爱国主义教育示范基地、全国重点文物保护单位和国防教育基地。     

基于提示学习的中文文本分类方法探究

自动文本分类方法是当前信息化和数据化时代处理非结构化信息的基本方法,是提升决策系统智能化程度的关键技术手段。近年来,由于其在小样本领域以及迁移学习方面的优异性能,基于提示学习的文本分类方法逐渐被广泛应用于一系列自然语言处理任务上。然而,当前对基于提示学习的方法仍集中于英文领域。英文和中文在语义、文法上的巨大差异性,基于提示学习的分类方法能否在中文任务中提高模型性能仍然有待探索。因此,使用中文基线数据集CLUE中多个分类任务对基于提示学习的文本分类方法性能进行实验验证。结果表明,基于提示学习的分类方法在多种分类任务上都表现出了较基线更强的性能,在不同的输入长度以及标签数量设置下也具有较强的鲁棒性。