基于眼图的数字通信干扰效能指标构建与评估

针对数字通信干扰效能评估难度大的问题,分析眼图测量技术基本原理,提出一种基于眼图测量技术的数字通信干扰效能评估方法。从通信侦察的便捷性、直观性、有效性出发,选择部分眼图测量参数,构建通信工作效能评估指标模型。运用Matlab/Simulink构建数字通信仿真系统,检测不同信噪比条件下各指标模型随通信误码率变化的敏感程度,从中选择最佳指标用于数字通信干扰效能评估,构建干扰效能评估指标模型,简要开展干扰效能评估研究。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于云模型和FAHP熵权的空地弹药效能评估

准确、科学地评估空地弹药的作战效能,对武器装备的设计、研制、试验、采购、作战使用及维护具有重要的意义。充分利用云模型可将定性指标的模糊性和随机性有效结合的特点,构建了空地弹药作战效能的综合云评估模型。针对现有确定指标权重的方法存在主观性较强的不足,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)熵权的权重确定方法,有效利用了主观信息和客观信息。实例分析表明该模型可准确、客观、有效地评估空地弹药的作战效能。     

应用新型Lanchester方程的非对称空战进程预测

针对未来空战中可能出现的非对称空战问题进行研究,在设定的非对称空战背景下构建新型Lanchester方程对问题进行建模分析,得到单一机种和多兵种非对称空战模型,并通过仿真试验验证了模型的有效性,对非对称空战指挥决策提供了一定的帮助。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

新疆内初班学生学习策略的发展特点研究

本研究使用《初中生学习策略量表》调查了石河子市S中学601名内初班学生,结果表明:内初班学生学习策略使用水平随年级增高呈折线下降趋势发展,在初三时低至最低水平;内初班学生学习策略性别差异显著,女生的学习策略水平明显高于男生;不同成绩组内初班学生学习策略存在显著差异,学优生学习策略得分显著高于学差生,学习策略是影响内初班学生学业成绩的重要因素.     

大型活动警卫防爆安检工作机制初探

大型活动警卫防爆安检工作,对于确保警卫对象的绝对安全起着举足轻重的作用。在总结"亚信峰会"等大型活动警卫防爆安检工作经验的基础上,从指挥、防控、情报、大安检、保障等五个方面对国际大型活动警卫防爆安检工作机制的构建进行探讨。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。     

用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。