面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

模块化动态拆卸序列生成研究北大核心

为解决维修保障仿真过程中动态生成拆卸序列的问题,基于装备外场可更换单元,采用模块化的思想,建立了层次化模块化的装备拆卸模型,并利用约束矩阵生成各层的拆卸序列,将各层的拆卸序列进行整合,生成目标部件的拆卸序列,并利用"Microsoft Visual Studio"软件编写拆卸序列生成程序。并以一个实例从原理实现和软件实现2个方面对拆卸序列生成方法进行验证,结果均验证通过,证明了方法的可靠性和有效性,为拆卸序列生成问题提供了解决方法,也为装备维修仿真过程中的行为协同研究提供依据。     

加质源项技术在装药燃烧中的仿真研究北大核心

在弹射器燃烧室装药燃烧升压非稳态过程中,燃气发生器燃烧室内流场的压强数据在很大程度上影响着导弹弹射过程的安全与稳定。针对管状装药燃气发生器的特殊装药结构形式,运用Fluent软件建立了二维轴对称非定常计算模型,采用加质源项技术,通过UDF编译来实现燃气的质量、动量、能量向燃烧室的注入。通过设置不同的观测点,对燃烧室装药不同部位的压力和温度变化情况进行监测,计算得到了在装药加质燃烧升压过程中装药表面各点的压强和温度分布,随后分析了燃烧室喷管口打开后燃气流场的流动情况,得到了燃烧室内弹道压力变化曲线。所得结论可为燃气发生器的抗热冲击设计和喷管的结构设计提供参考。     

图像标注研究及其在情报处理中的应用

图像数据具有直观、信息量丰富等特点。图像标注方法通过获取图像特征,训练语言模型,实现用自然语言自动描述图像信息。简要介绍了图像标注方法的分类及其相关关键技术。研究表明,通过对大规模图像的自动描述,能更好地管理、分析海量图像信息,能高效地对图像进行分类、检索。结合特定的信息处理技术,图像标注可用于发现有价值的情报信息,为国防安全、战略决策等提供信息支撑。     

美国陆军数据战略目标及实施

为深入研究美陆军数据战略目标及实施策略,为我军数据战略研究提供借鉴,文章对美陆军2016年发布的最新《陆军数据战略》进行分析,指出其目标是实现数据的可视化、可获取、可信任、可理解和互操作,并对美陆军数据战略的具体实施策略进行了剖析,指出美国陆军数据战略推动的是美军军事作战理论转型,从"网络为中心"转变为以"数据为中心"作战理念,其核心意图在于以数据优势实现指挥决策优势。     

用数据评估支撑军民深度融合

对军民融合各领域、各层面、各阶段进行相应的科学评估,是确保决策方向正确、规划方案符合实际、措施手段可行高效,建设目标能够达到设想要求的根本途径在美国,1994年被认为是其全面推行军民融合政策的一个重要节点。正是在这一年,美国国会技术评估局推出了《军民融合潜力评估》研究报告,对阻碍美国国防科技工业同更大的国家民用科技工业基础结合的各种因素进行了全面梳理分析,并提出了相应的对策建议和实施军民融合发展的策略办法。美国政府采纳了这份报告提出的大部分对策建议,并随即以此为依据出台一系列关于促进军民融合的     

基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询

为了提高IETM数据查询的准确率,通过对数据模块编码层与XML内容层进行分析,结合N层向量空间模型查询算法,从IETM数据模块编码层中的型号识别码、系统层次码、信息码以及数据模块内部数据信息入手,提出了一种基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询算法,并通过IETM实例验证了该算法的正确性与实用性。     

大数据生态系统在海军作战中的应用

大数据的开发和使用在海军作战训练过程中的作用愈发突出。介绍了海军作战过程中的大数据特征,在此基础上对美国海军大数据生态系统的体系架构进行了分析,最后给出了我国海军作战大数据建设的现状并提出相应的对策建议。     

水顶油顺序输送油水混合模型研究

顺序输送是利用一条管道输送多种油品,因其可最大限度发挥管道输送潜能而被广泛应用。按照前后行液体不同可分为水顶油、油顶水和不同油品间顺序输送等,其中水顶油顺序输送主要用于管道撤收前的排空作业。对水顶油顺序输送油水混合过程进行了分析,建立了油水混合模型,利用CFD对其进行数值求解,并将仿真结果与前期理论分析进行了对比,两者吻合较好。所得结论可为机动管线水顶油排空作业提供科学指导。     

地籍数据库点线拓扑一致性并行检查方法

针对拓扑检查算法复杂、计算量大,串行计算已远不能满足海量地籍数据高效拓扑检查需求的问题,在分析了点线拓扑关系的并行特点基础上,将界址点的数据划分方法与界址线的QR空间索引方法相结合,实现了界址点与界址线的并行拓扑计算。用某地区实际的界址点集与界址线集对点线拓扑并行检查进行实验。测试结果表明:并行检查算法的并行效率随着进程数的增加而有所衰减,但稳定在30%以上,加速比达到5以上,且相比于Arc GIS效率提升了30倍以上。并行检查方法以工具的方式集成应用于高性能地理计算平台中,应用效果良好。