方位多相位中心SAR信号重建误差分析

就方位多相位中心(Azimuth Multiple-Phase-Center,AMPC)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统的阵列误差对信号重建性能的影响进行分析。将阵列误差建模为随机过程,结合最小二乘(Least-Square,LS)算法,推导了AMPC SAR误差功率谱的解析表达式,进而得到了AMPC SAR的信噪比与方位模糊比的解析表达式。仿真实验验证了理论分析的正确性。分析指出,随着系统脉冲重复频率的升高,有必要通过减小重建系数以实现重建性能的提升。分析方法与结果对AMPC SAR系统设计以及图像质量预估提供有效支撑。     

基于虚拟现实技术的手榴弹投掷安全施训研究

分析了目前手榴弹投掷训练存在的一些问题和研究方法,模拟仿真了基于虚拟现实技术、N-vision平台、3dsMax以及JACK建立的手榴弹实弹投掷场景,再现优秀训练者的技术动作和细微环节、教练员的意图,采用交互漫游,增强了沉浸感,从而提高训练质量,降低安全隐患风险。     

基于通信延迟误差补偿的协同导航算法

多自主水下航行器(MAUV)协同导航技术是解决水下定位的重要手段。主从式多AUV协同导航系统利用水声通信方式实现数据共享,但由于声速在水中传播较慢,使得接收到的量测信息具有通信延迟。因此,针对通信延迟问题提出了一种新息重建的状态估计补偿方法,通过对从AUV进行状态递推,获得在有无量测延迟两种情况下的状态误差,将此误差作为重建的新息补偿到状态估计中。仿真结果验证了该方法能够有效地补偿协同导航中由于通信延迟造成的定位误差,提高从AUV的定位精度。     

C~4ISR系统结构时效性的仿真评估

时效性是评价C4ISR系统结构优劣的重要标准。为了支撑C4ISR系统结构的分析评估与优化设计,提出了系统结构时效性的评估指标体系和指标评估模型,基于Agent建模方法建立了情报获取、情报处理、决策控制和响应执行等系统结构单元的仿真模型,设计并实现了C4ISR系统结构仿真评估软件。开展了三类仿真实验,分析了影响系统结构时效性的因素,比较了不同类型系统结构的优劣,验证了此方法的有效性。     

某型铜材料动态力学性能的数值模拟研究

采用一种高效的应力更新算法,运用Fortran语言编写Johnson—Cook本构模型的Vuamt子程序,模拟材料在高速冲击工况下的动态力学性能,研究塑性大应变、高应变率以及温度软化作用对材料力学性能的影响。     

基于相位差变化率方法的单站无源定位技术

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,文中在现有单站无源定位方法的基础上 ,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息 ,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息 ,从而实现对目标的实时高精度交叉定位。还给出了观测平台水平直线匀速飞行且无飞行姿态变化条件下的定位表达式。仿真结果表明 ,该方法是一种极具发展前途的单站无源定位方法     

集成型空间数据库技术分析

空间数据库是GIS的核心。在介绍空间数据库的基本概念的基础上 ,着重分析了广为应用的空间数据库系统SDE ,它能将空间数据和属性数据集成在数据库中。目前已提出的空间信息模型可分为基于域的模型和基于对象的模型 ,各有其优点和局限。由于许多应用中需要这两种模型 ,因此本文提出了我们自行设计的一种能够集成域和对象的面向对象空间数据库模型。     

科学认识江泽民的“四个尊重”思想

江泽民的"四个尊重"思想具有丰富的理论内涵和重要意义。这一思想体现了新一代中国共产党人以人为本、执政为民的科学理念,以及尊重人、理解人、关心人、爱护人、发展人的亲民思想,是对传统人本思想的继承和发展。深入贯彻落实这一思想,对于充分调动全党和全国人民的积极性、主动性和创造性,最大限度的实现社会主义建设力量的整合和发挥,有着重大而深远的现实意义。     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。     

网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。