基于两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪

针对两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪问题,提出一套基于航迹关联事件的后验概率最大化准则和"最近邻"思想的状态信息相关与融合估计的一体化实现方法,克服了两种传感器观测数据不完整给融合处理带来的困难,通过充分利用雷达的航迹,点迹和历史信息,融合高精度的红外测角和雷达测距信息,改善系统的跟踪能力.最后的仿真实验表明了该方法的有效性.     

关于综合大学背景下加强师范教育实习基地建设的思考

教育实习基地建设工作质量直接影响着教育实习工作的质量。文章就综合大学背景下如何加强师范教育实习基地建设的问题,主要从教育实习基地建设的基本原则、有效途径、关键点等方面进行了思考。     

红苋菜色素的提取工艺研究

本文研究了红苋菜色素的提取时间、提取温度及不同方法对提取效率的影响,结果表明红苋菜色素的最佳提取工艺为:用水做提取剂,低温下提取,不种方法各有特点。     

大中口径舰炮敏捷供弹系统虚拟样机仿真研究

文中提出了一套完整的大中口径舰炮敏捷供弹系统。应用三维实体建模软件PRO/E完成了整个供弹系统各个子系统的模型设计及建立;进行了装配检查,排除了零部件之间的干涉,完善了零部件设计;再利用PRO/E和ADAMS相结合,建立供弹系统各部分的驱动系统,并与实体模型结合,对此系统进行机构的运动学、动力学和驱动系统仿真,对设计的可行性和合理性进行深入研究.通过以上研究,建立了一个完整的大中口径舰炮敏捷供弹系统虚拟样机,为供弹系统的进一步深入研究以及实际生产提供了坚实的基础,同时给军械设计提供了一条高效率、低成本的设计方法.     

面向信息化战争模拟的体系对抗交互模型研究

从研究信息化战争模拟体系对抗交互模型的有关问题入手,界定了体系对抗交互概念,分析了体系对抗交互的复杂性特征及体系对抗交互作用的主要途径.在探讨体系对抗交互仿真建模内容以及与之相适应的新型建模方法的基础上,对体系对抗总体交互建模、实体交互建模、交互效果建模等问题进行了研究,并给出了有关交互模型的实例.     

DPA方法对加密系统的FPGA旁路攻击研究

差分功率分析(DPA)方法可有效地对加密的集成电路芯片进行攻击解密,它绕过了加解密算法繁琐的数学分析,从而获取密码和信息。以DPA攻击嵌有DES算法的芯片为例,论述了搭建实验平台,获取功率消耗数据并用统计学和密码分析学的方法推导分析得出结论,从而成功破解加密系统。     

基于改进的重心插值提高脉冲雷达测距精度的研究

由于采样率的约束,雷达回波信号脉压结果是一系列离散的采样点,用脉冲法实现雷达测距时会产生距离量化误差,需要对脉压波形峰值时间作插值估计.针对传统重心插值法存在固有误差较大的问题,提出了一种改进的重心插值法.结合先验信息,通过在较高采样率下作仿真实验,得到脉压结果主瓣内不同位置下采样最大值和相邻次大值点的幅值比与脉压波形...     

基于卷积核剪枝的遥感目标检测模型压缩方法

针对基于卷积神经网络的遥感目标检测模型压缩问题,基于卷积核剪枝理论,设计了卷积通道剪枝的方案,对YOLOv3模型进行精简压缩.提出卷积通道的概念并将BN层系数作为卷积通道的评估因子,使用L1正则化将评估因子稀疏化,将评估因子值较小的卷积通道剔除,再对各卷积层中的参数进行微调,从而达到模型压缩的目的.使用该方法对自制的典型遥感目标检测数据集进行目标检测实验,在剔除90％参数的情况下,测试精度下降率在10％以内.实验结果表明该方法能以较小的精度损失为代价,节省大部分的储存空间和计算量.     

某装备吊机液压故障诊断专家系统设计

装备液压系统快速故障诊断是维修保障人员亟待解决的难题.以某装备吊机液压系统故障诊断为研究对象,梳理历年故障案例库,运用故障树解析故障原因、逻辑及耦合关系,明确故障产生的全部最小割集.将故障树与专家系统有机结合,依据故障规则构建基于故障树的专家知识库,选用自上而下正向查找方式的推理机制,融合概念图知识匹配模式,设计模糊含权概念图的投影匹配算法.在VB环境下实现专家系统软件功能,使系统具备知识库持续升级、用户故障定位查询、故障排除指导、历史故障记录、诊断报告生成等功能,有效指导维修保障人员进行装备液压系统的故障诊断与排除,并可推广至其他型号、类型的装备液压系统故障诊断中.     

栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.