反恐战术云:中心云在反恐战术边缘的延伸

为了应对在战术边缘环境中遂行反恐处突任务所面临的设备接入受限、动态连续决策能力弱、信息融合处理能力匮乏、指挥通信时延过大等问题,创新地设计了全层级服务体系,提出了反恐战术云概念,将中心云的服务能力下沉到战术边缘,以期为反恐战术边缘提供机动灵活的数据处理和连续决策能力,适应反恐部队对感知、协同、决策、时延、能耗方面的特殊需求.     

箔条干扰下雷达信号自相关检测方法研究

箔条是雷达无源干扰的常用材料,由于目标的雷达回波信号被淹没在箔条云强背景噪声中,雷达难以探测和跟踪目标,提出利用自相关方法检测箔条干扰下目标的雷达回波信号.对箔条云回波噪声进行了数学描述和仿真分析,可以看出箔条噪声是多个随机高斯分布的叠加;介绍了自相关检测箔条干扰下雷达回波信号的基本原理,并用SIMULINK软件对具体实例进行分析,利用接收的回波信号自相关函数反推出信号周期,并利用自相干法把淹没在噪声中的信号提取出来,所提取的信号和原信号具有很高的相似度,该方法对提高雷达抗箔条干扰有重要的研究意义.     

试论SDX重塑工控系统

本文介绍了工控系统及发展,分析了工控系统的发展脉络,指出"数据表示精细化、数据价值层次化"是主线,继而介绍了软件定义一切(SDX)的提出及实质,分析了软件定义对产业数字化转型的影响以及工控系统向边缘架构的演进,最后展望了SDX对整个社会的影响。     

基于BN-AHP的装甲车辆动力系统故障状态评估

装甲车辆复杂传统部件的损伤能否及时被发现,这关系到整车战备或作战能力,系统的故障状态评估是至关重要的。将贝叶斯网络模型结合云模型理论,建立云贝叶斯网络模型,针对4个不同工况的装甲车辆进行故障状态评估。在获取贝叶斯网络初始节点时更多是依靠专家经验,往往会带来很大的误差,导致条件概率偏差过大,采用证据理论/层次分析法来优化专家经验,确定各个节点的条件概率;将层次分析法转化所得的条件概率值代入到云贝叶斯网络模型中,经过计算可以得到不同损毁等级的概率。将云贝叶斯网络模型计算结果与其他状态评估方法结果进行对比分析,结果表明,所采用的计算方法较其他方法在可靠性和准确性方面有所提高。     

一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于云架构的一体化联合训练仿真体系

因为现在的战争是联合作战,所以一体化联合作战训练系统已成为军工武器研制的必然趋势。介绍了国内外作战仿真技术的现状和发展趋势,提出了基于云架构的一体化联合作战支撑体系架构和关键技术,为全军作战训练系统提供有效的构建技术、方法和手段,以期推动我国军工武器研制技术的快速发展。     

改进ADC-云模型在空地导弹武器系统效能评估中的应用

为了研究空地导弹武器系统效能,建立了评价指标体系,以改进ADC模型为基础,在各指标能力值计算时引入云模型算法,得到系统效能的云隶属度数值。对系统效能的云隶属度进行了模拟仿真,并分析了人为因素对效能评估的影响。结果表明:在人在回路类武器系统效能评估时,增加人为因素考虑,会一定程度降低最终的效能评估结果,但更符合实际,更能反映系统的实际效能结果。     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题,提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况,提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响,并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征,可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征,点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度,并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。