具有射击门体制的武器系统射击延时分析

针对具有射击门体制的武器系统,研究其因加入射击门而产生的射击延时.藉助于概率转移阵的概念,定义了超速、欠速概率转移阵,导出了概率转移阵的估计式,给出了误差可小于期望值的射击延时分布函数,证明了该射击延时分布函数以及其可任意趋近的上界与下界均服从PH分布.最后,以试验数据验证了结论的可信性.     

具有射击门体制的武器系统首发命中率分析

针对具有射击门体制的武器系统,研究其行进间射击的首发命中率.在分析射击误差时空特性的基础上,得出了射击门对稳定误差具有吸收效应.利用超速、欠速概率转移阵,分析了稳定误差在射击门内的概率密度分布,演绎了首发命中率估值的解析表达,给出了首发命中率的计算方法.通过数值分析,探讨了稳定误差的相关系数与其在射击门内的分布及首发命中率的关系,从而为行进间射击的武器系统稳定系统的设计、优化提供理论支持.     

非会计专业《财务会计》课程的教学特点与教学组织方法研究

《财务会计》是高等院校经济、管理类专业的核心基础课程,在非会计专业学生知识结构中发挥着越来越重要的作用。本文旨在分析非会计专业学生《财务会计》课程的教学特点,探索其教学组织方法,以帮助学生更好地掌握该课程的主要内容,实现教学目标。     

基于制导武器的分布式半实物仿真系统研究

应导弹动态性能指标检验的迫切需求,开发了基于制导武器的分布式半实物仿真系统。充分利用仿真模型构建一体化思想,将整个半实物仿真系统按其功能划分成若干个网络节点,采用弹道仿真工作站集中式分布的星形结构进行分布式系统仿真。仿真软件借鉴Windows操作系统消息、事件驱动方式,采用客户/服务器运行机制,基于VC＋＋软件开发工具实现了半实物仿真系统中的数据采集、视景驱动的多线程开发,修正了视线角误差,从而确保了导弹动态性能检测精度;实现了导弹攻击过程可视化仿真,较准确地再现了制导武器在不同干扰条件下的攻击过程。     

基于知识的装备试验管理框架构建研究

知识军事时代,知识作为一种重要的战略资源,已成为军事力量生成的重要源泉。将知识管理引入装备试验管理,是适应军事技术发展和作战环境变化的必然要求。在研究基于知识的装备试验管理内涵的基础上,分析了知识管理应用于装备试验管理的必要性,以及基于知识的装备试验管理的各方面需求。以此为基础,构建了基于知识的装备试验管理体系和管理框架。     

基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统

为实现脉搏、呼吸、血压等重要生理信号的连续运动监测,研制了一种基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统。体域网系统利用放置于弹性织物(腰带、腕带)内部的压电薄膜传感器获取人体脉搏波、呼吸波等生理信号。根据压电薄膜传感器监测到的呼吸信号的几何特征提出一种状态识别算法,可区分站立、走、跑、坐、躺、睡眠等状态。利用脉搏波传导时间与血压的关系计算佩戴者的收缩压和舒张压,实现无压迫血压监测。系统通过蓝牙实现体域网节点的互通信,利用穿戴显示设备和移动终端实现数据显示,实现了脉搏、呼吸、血压的连续运动监测。     

滞留时间毁伤概率及其统计特性

分析了当前陆、海、空装备在机动作战中对机动目标射击过程的共性,即在常态瞄射过程中机动目标会随机穿越有效射击域.研究表明,用传统的分析方法所得结果不能真实有效地反映出这种情况下的毁伤概率.为此,提出了目标对射击域具有随机滞留时间情况下的毁伤概率及其统计特性问题.通过机动目标随机穿越射击域时的概率特性,得到滞留时间毁伤概率及其统计特征量的数学表示和计算公式以及求解毁伤概率的近似公式.最后给出算例及相关结论.     

基于参差中重频脉组的搜索雷达跟踪波束设计

为解决常规搜索雷达在强气象、地物杂波下目标检测性能下降的问题,基于目标先验信息,设计一种跟踪波束实现对特定目标的跟踪处理,对目标所在的波位采用参次中重复频率脉组的方式探测,有效扩展速度检测清晰区并抑制慢速气象杂波及强地物杂波,实现目标距离、速度双模糊的解算,提高对跟踪目标的检测性.基于先验信息实现目标距离、速度模糊解算...     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。