基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

机载燃油泵性能退化试验研究

为了获取刻画燃油泵退化规律的退化数据,提出机载燃油泵性能退化试验研究。基于失效机理分析制定燃油泵性能退化试验方案。搭建燃油泵在电应力载荷下的性能退化试验平台,可模拟飞机燃油泵注油循环过程,施加电应力载荷,采集出口压力信号。建立Holt指数平滑退化模型用于剩余寿命预测。结果表明该退化模型表征了燃油泵的退化规律,验证了该试验方案和平台的有效性和可行性。     

基于舰艇摇摆的垂发型舰空导弹三维弹道仿真

在对舰艇摇摆状态下垂直发射型舰空导弹发射姿态的计算方法及其典型飞行弹道分析的基础上,将导弹运动学弹道分成无控段、初制导段、初末制导交接段和末制导段,根据导弹各飞行阶段的制导特征分别建立了飞行弹道的仿真模型,并对不同发射姿态的导弹弹道特征进行了仿真分析。运用该模型可进一步确定舰艇摇摆状态下,舰空导弹的杀伤区、战斗部的毁伤能力及导弹的发射时机,为指挥员进行防空作战指挥提供了理论参考依据。     

基于自适应差分进化算法的武器稳定系统参数辨识

以某步兵战车武器稳定系统为背景,在考虑驱动电机与火炮之间的弹变形、摩擦和齿隙非线性因素的基础上,建立了基于三惯量模型的武器稳定系统模型。应用自适应差分进化算法对模型中的未知参数开展参数辨识研究,在MatlabSimulink进行仿真实验,与标准差分进化算法及粒子群算法对比,验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明,所建模型基本符合实际系统。     

伪芯片防护研究进展及其挑战

伪芯片是与正品芯片存在差异的芯片,主要包括以假充真、以次充好、以旧充新等形式,可能导致使用寿命降低、信息泄露、系统瘫痪等严重后果,大大降低了信息系统的安全性和可靠性。随着集成电路芯片供应链的全球化发展,伪芯片问题日益突出。围绕伪芯片检测与预防两个方面,介绍了美国所制定的相关法规和标准以及伪芯片的分类方法,重点对比分析了物理检测、电气检测、旁路分析等伪芯片检测方法,讨论了芯片ID和包装ID两种方式的芯片防伪措施,最后提出了开展伪芯片问题相关研究所面临的挑战。     

战场信息分发系统中的高效模糊匹配算法

匹配算法是基于内容的发布/订阅系统中的一项关键技术。针对目前战场信息按需共享能力不足的问题,建立了一种以基于内容的发布/订阅技术为基础的战场信息分发系统模型,结合作战用户信息需求的主观性和模糊性特点,充分利用订阅约束间的逻辑覆盖关系,设计了一种适用于战场信息分发共享的高效模糊匹配算法。通过实验分析了该算法中订阅信息组织模式进行匹配和订阅信息维护的时间和空间效率,实验结果表明了该算法设计的合理性与高效性。     

一种应用于舰船编队的频谱分配辅助决策算法

为了避免舰船编队作战过程中电子设备间的电磁干扰,提高电磁频谱分配的准确性和快速性,需要对编队实施电磁频谱管理。文章首先提出编队电磁频谱管控的整体方案,并创新性地提出一种基于表上作业法和范例推理相结合的电磁频谱管理辅助决策算法求解编队频谱分配问题。利用该算法实现频谱分配功能,对于减少决策失误、缩短分配时间、提高舰船编队电磁频谱管理能力,具有重要而现实的意义。     

人际交往空间概念在边防情报工作中的应用

边防情报工作目前主要依靠人力手段获取,在这一过程中人际交往空间就不可避免地存在,在边防情报工作中认识、了解、运用这一概念,将会使之有效地为边防情报工作服务.     

基于多Agent的弹药消耗计算模型和方法

基于多代理人(MAS)建模理论构建弹药消耗计算模型,模型使用混合Agent架构,其中指挥实体使用慎思式(BDI)Agent,作战实体使用刺激反应Agent。在BDI Agent将作战划分为若干阶段,并进行任务分配的基础上,刺激反应Agent执行战术动作,模拟对抗推演的战术行为;模型还可通过相关技术体现指挥员个性。该方法能够解决传统消耗计算方法难以反映信息化条件下作战弹药消耗的非线性和复杂性,较好反映对抗条件下的弹药消耗规律,提高消耗计算方法的准确性和适应性。