基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

装备保障训练业务工程理论及体系构想

为适应信息化条件下装备保障训练转型的需要,提出装备保障训练业务工程理论研究构想。在研究装备保障训练业务工程概念的基础上,初步构建其理论体系,分析了该理论的特点,为装备保障训练系统研究提供了一种新的思路,对于促进装备保障训练工作的发展和改进具有一定的参考价值。     

作战需求分析方法研究

作战需求分析方法研究是指总结现有作战需求分析方法,研究适应现代战争要求的新的作战需求分析方法.通过分析国内外作战需求分析的理论和方法,并针对作战需求分析的各问题域展开研究,提出了"面向威胁、基于能力"的作战需求分析方法,并对其研究思路、基本方法和研究内容进行了探讨.该方法按照"目的-任务-构想-能力"的顺序进行分析,用"价值中心法"分析目标、任务与能力之间的映射关系,用探索性仿真方法分析不同构想情况下的能力需求,可以为战略规划、作战运筹、武器装备发展等提供方法和决策支持.     

加强军事战略运筹分析方法研究

针对军事战略问题研究,论述了以科学量化为基础,定性与定量相结合进行研究的科学化方法——战略运筹分析方法。讨论了战略运筹分析的基本内涵,分析了其研究应用概况和所面临的挑战,研究了战略运筹分析方法的本质要求和方法论特点。     

多轴向织物层合板层间剪切强度有限元分析与实验研究

用VIMP工艺制备了UD、0/45/-45、0/45/90/-45三种多轴向织物增强,四种厚度的GFRP层合板试样,采用短梁剪切实验考察了层间剪切强度和破坏模式。建立了GFRP层合板短梁剪切试样有限元模型,计算了内部层间剪应力分布。结合计算和实验结果分析表明层合板存在由宽度方向层间剪应力变化导致的自由边缘效应,含偏轴铺层的层合板更容易发生边缘开裂破坏。厚度相同时0/45/-45多轴向织物增强层合板的层间剪切强度最高。短梁剪切强度测试存在尺寸效应,随着厚度的增加,强度下降,样品波动系数增大。     

基于转业回报视角的我军高素质人力资本流失分析

从微观主体人力资源投资的角度来理解军队高素质人力资源的流失现象,以人力资本投资理论、经济学成本一效益理论和激励相容理论为基础,在Mincer工资方程的基础上建立转业回报方程,通过计算教育回报率和转业回报率来解释我军高素质人才缺失、高素质人才留不住的现况。为从实证角度分析转业回报率和教育回报率,提出相应的政策建议奠定了理论基础。     

一种灵巧的多假目标干扰技术研究

相干假目标的产生是欺骗干扰的关键技术,针对现代雷达技术对干扰技术提出的更高要求,首先介绍了间歇转发干扰技术,然后从信号频谱分析入手,提出了利用频谱调制的办法产生大量相干假目标,并给出了结构框图及干扰信号形式.在此基础上,把间歇采样与频谱调制组合使用产生了一种新的干扰技术.通过仿真试验,并与间歇采样转发干扰技术比较,验证了新技术的可行性和优越性.     

强电磁脉冲对空中目标的毁伤效应计算和仿真

高强度的电磁脉冲能够干扰、毁伤敏感的电子设备,特别对空中的飞机、导弹构成了严重威胁.计算了辐射强电磁脉冲对空中目标的作战区域,其大小取决于目标所在高度、波束角和倾角.推导出作战区域各典型点处的功率密度计算公式,考虑电磁脉冲在大气传输中的衰减,最后对一定距离上的晶体混频器造成毁伤所需的辐射功率进行了仿真,研究结果可为探讨强电磁脉冲的毁伤效应提供理论依据.     

天波超视距雷达作战效能评估研究

为了充分考虑天波超视距雷达作战效能指标体系中各层次指标之间的聚合关系,更加贴切反映装备的真实效能,将"逻辑门"的思想应用到天波超视距雷达作战效能指标的聚合中,构建了基于"逻辑门"的天波超视距雷达作战效能评估指标层次体系,解决了指标聚合方式单一化的问题,实例表明该作战效能计算模型的正确性.     

舰船等速航行下基于FAKF的舰载机捷联惯导自对准技术

详细推导了舰船在等速航行下基于惯性系下重力加速度信息的舰载机捷联惯导系统的自主精对准状态空间模型,针对该状态下海况对舰船产生的大幅摇摆,使得自主精对准中滤波值的量测值产生较大的附加不确定干扰,可能导致卡尔曼滤波器发散、对准精度低的问题,根据量测方程中残差的均值和实际方差与理论方差的比值对量测方差阵的影响,设计了一种模糊自适应卡尔曼滤波器(Fuzzy Adaptive Kalman Filtering,简称FAKF)。在典型海况下的仿真结果表明,采用FAKF比常规卡尔曼滤波器能更好地抑制量测噪声干扰,且对准精度高,水平姿态误差角小于,0.01°方位姿态误差角估计误差小于0.1°。