基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。     

一类复变函数问题的统一解法

本文通过具体例子阐述了一类复变函数问题的统一解法,而且简单易行。     

谐振子的下降和上升算符的一种函数关系和它的应用

在量子力学中求解含时谐振子问题时,谐振子的下降和上升算符的几个特殊形式的计算起着关键作用,但传统的计算方法比较烦琐。笔者从量子力学的一个常用公式推导了一个相关的谐振子的下降和上升算符的一种函数关系,并将这个关系应用到具体问题当中,使得计算得到了简化。     

单步和多步寻优结合的诊断策略构建方法

为避免AO*算法及Rollout算法的回溯操作,同时克服信息熵算法最优性较差的问题,达到以较低测试费用对装备进行故障检测和隔离的目的,提出了一种单步和多步寻优结合的诊断策略构建方法。该方法以诊断策略构建与无噪声编码的相似性为依据,根据故障状态模糊集中的概率分布情况选择单步或多步寻优搜索方法。提出在故障状态模糊集中概率最大的故障满足一定条件时,优先对其进行隔离,并生成相应的测试序列,使先验概率较大的故障具有较少的测试步骤和费用,从而达到降低整体诊断费用的目的。通过实例分析验证,给出了诊断策略构建的具体过程,证明了方法的有效性。     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

张自忠所部编成与序列沿革

自1933年3月在喜峰口英勇抗击侵华日军起,张自忠所部历经天津、冀南、淮北、临沂、徐州、潢川、随枣、1939年冬季攻势、枣宜等大小战斗多次,广大官兵不怕牺牲,浴血奋战,狠狠地打击了日本侵略军,体现出不畏强暴、抵抗外侮的民族精神.1940年5月16日,张自忠在湖北宜城的十里长山光荣殉国,是役为国捐躯的尚有张敬、洪进田、马孝堂等官兵500余人(《张上将自忠纪念集》卷十四,173页,上海1948年版).     

一种组合预测模型及预测值的模糊分级

基于多元线性回归模型及ＧＭ（１,ｎ）模型,给出了一种组合预测模型,进行了组合预测的精度分析及预测值的等级分类,并讨论了其在实际问题中的应用．     

基于改进YOLOv5s轻量化模型的红外场景目标检测方法研究

红外技术在防备夜间作战和隐蔽作战中发挥的作用是至关重要的,针对如何平衡红外图像检测精度与轻量化的问题,提出一种基于红外场景下的轻量化目标检测模型M-YOLOv5。该网络模型采用改进的ShuffleBlock模块替换原有的CSP骨干网络。此外,应用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模块,在C3模块中加入SE注意力机制,降低冗余信息,提高特征的区分性和表征能力,重新设计损失函数,E-IoU作为新的损失函数,加快模型收敛速度。在公开数据集FLIR上进行了实验,实验结果表明：改进之后网络模型的平均检测精度达到73.0%,仅降低2.9个百分点,而M-YOLOv5模型的网络参数数量、理论计算量分别减少40%、39%,模型的推理速度提高52%,满足部署于边缘设备的需求。     

关于直接序列扩频短波数据传输频带的研究

针对直接序列(DS)扩频技术在短波高速数据传输应用中频带的局限性,提出了依据DS信号的功率谱特性,采用并联的窄带滤波器组来实现DS信号在短波波段的窄带发射和接收,并对并联的窄带滤波器组的参数和基于DS技术的短波数据传输频带的实现进行了讨论。