无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化

针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。     

假设检验在军事工程应用中的若干问题

对假设检验这一统计学工具在军事工程应用中值得注意的若干问题进行了探讨,包括假设的设置、检验门限的设置和统计量的构造等,这些问题在理论上有一些一般的指导,但在实际工程应用中,需要根据具体问题进行设计,这中间涉及一些技巧和经验,也容易出现一些常被忽视的问题。指出了这些问题,并给出了在实际工程中应用好假设检验的一些建议。     

舰载近区防卫眩目武器干扰效果研究

眩目武器是水面舰艇防卫近区非对称威胁目标的新型武器,其作战效果分析和作战运用研究是新的课题。分析眩目武器的作用机理,建立了眩目武器干扰效果分析模型,并在仿真计算结果分析的基础上提出了眩目武器运用的一般原则和方法,可以为相关的指挥决策提供一定的借鉴和指导。     

基于复杂网络理论的舰船电力网络脆弱性分析

从舰船电力网络拓扑结构及设备布置特性的角度出发,对舰船电力系统的脆弱性进行量化评估能为电力系统的优化设计提供理论指导。基于复杂网络理论,从舰船电力系统本身的拓扑结构对其脆弱性进行了研究。首先,用邻接矩阵将某一环形电力网络表示出来,并计算其特征参数,从度数指标和介数指标可以看出主配电板节点是电网中的重要节点;然后,对该环形舰船电力网络进行了故障模拟,结果表明:电网元件故障对整个电力网络造成的影响由最大连通子图规模来衡量,该指标值越小表明此元件故障对网络的影响越大,同时这一指标比介数指标更好地揭示了舰船电力网络的脆弱环节。     

多基准站相对定位算法及先验基线向量偏差影响分析

为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。     

基于改进粒子群算法的地空导弹使用保障设备优化配置

地空导弹使用保障过程复杂,很难有效地对使用保障设备进行优化配置。结合地空导弹使用保障需求以及其使用保障作业流程的特点,构建地空导弹使用保障设备优化配置模型。该模型属于典型的NP难问题,基于此提出以改进的粒子群优化方法对模型进行求解。新的粒子群优化方法中,将粒子线性移动改进为非线性移动方式,有效提高粒子的全局搜索能力。粒子的编码方案首次采用位移向量表达方式,并提出一种新的粒子修复策略,有效地简化了模型的求解过程。给出算例并且设计了对比实验。实验结果表明本文方法能够解决地空导弹使用保障设备的优化配置问题,并且对于其他资源配置问题求解也具有重要的参考意义。     

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。