内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时,Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题,推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式;指出内置频率越高,过渡带时间越短;仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高,会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题,推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式;仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测,建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型,仿真实验验证了模型方法的有效性。     

基于云端架构的核生化态势感知系统

目前,核生化态势感知系统不具备大数据处理能力,并且不同节点的态势感知信息不对称。为了解决这种不足,引入云端架构,构建了基于"云-端"架构的核生化态势感知系统。该系统"云"、"端"结合,在确保传统功能实现的前提下,提升了传统的数据处理能力,并生成全域战场核生化态势"一张图",为各级作战指挥员作出正确的指挥决策提供了强有力的保障支持。     

基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

金属材料表面缺陷的激光超声检测技术

为了完成对金属材料表面缺陷深度的检测,提出了透射法检测与估计表面缺陷深度的方法。基于热弹机制和干涉接收方式,搭建了激光超声检测实验平台,实现了工件表面缺陷的非接触检测,完成了缺陷处的B-scan信号采集和成像,建立了透射系数与表面缺陷深度之间的关系。实验结果表明:由B-scan信号可见缺陷处透射声信号的幅值与表面缺陷深度有关;由透射系数-表面缺陷深度拟合曲线估计了深度0.3 mm表面缺陷,估计误差为16%,实现了表面缺陷深度的测量。     

引入攻防树思想的“软目标”恐怖袭击风险建模

为评估"软目标"恐怖袭击风险,提高"软目标"防恐安全性,以供反恐部门决策参考,设计了一种基于攻防树的"软目标"恐怖袭击风险评估模型。针对不同的袭击方式和防御策略,构建了各类攻击结点和防御结点,对两类结点的动态交互影响因素进行了参数设定,生成了攻击防御树,引入了攻击回报(ROA)、防御回报(ROD)的概念,通过计算各场景下遇袭概率、攻防成本、攻防回报值,对有安检区域和无安检区域的人群遇袭风险进行了仿真、评估和比较。仿真结果表明,要降低"软目标"恐怖袭击风险,需要提高防御措施效率。在无安检区域实施有效的人防、物防、技防策略,可显著降低遇袭风险。     

防空伺服系统中新型数字化检测方法

防空伺服系统也被称为跟踪伺服系统,是防空火控系统的重要分系统。通过重要指标特性分析提出了防空伺服系统的5项重要指标,分别是:稳定精度、跟踪精度、最大跟踪角速度、最大跟踪角加速度和最小平稳速度。通过对重要指标的检测原理和传统检测方法的分析,得到传统检测方法的4点不足。针对这4点不足之处,从检测原理和检测方法两方面对新型数字化方法进行了研究。最后对传统检测方法和新型数字化检测方法的检测数据进行了比对。新型数字化检测方法的研究可为防空伺服系统的工程设计和工程应用提供参考。     

分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。