单脉冲测角在BM突防干扰机上的应用

高分辨雷达(HRR)使用目标HRRP检测目标,由此要求弹道导弹(BM)突防干扰机生成的多假目标信号中包含BM弹头HRRP信息,HRRP长度是HRRP的一个重要特征,需要通过测量雷达观测角计算得到,BM突防干扰机自旋,自身三维姿态难以提取,二维单脉冲测角系统难以应用,一维单脉冲测角系统根据自旋特点,可间断地测得雷达观测角,干扰机和BM弹头运动以及干扰机自旋对测角精度影响较小,间断得到的雷达观测角可以用来计算BM弹头HRRP长度,指出了干扰机章动是影响测角精度的主要因素,最后说明了探讨的方法对目前BM突防干扰机设计具有一定实际工程意义。     

沉积物中酸溶硫化物的研究现状及展望

根据近年来对沉积物中酸溶硫化物的研究报道,结合在相关方面工作的体会,从沉积物中酸溶硫化物的测定分析方法、沉积物中酸溶硫化物对重金属的吸附及释放的影响、沉积物中酸溶硫化物对重金属化学活动性及生物毒性的影响、沉积物中酸溶硫化物的归一化研究、沉积物中酸溶硫化物的季节和深度变化特征及垂直分布模型的建立及相关分析等方面介绍了国内外对沉积物中酸溶硫化物的研究现状,结合当前研究的不足描述了研究展望。     

警卫部队基层基础工作数据库建设刍议

在构建警卫部队基层基础工作信息数据库过程中,对于包括公安数据在内的社会相关数据的遴选、甄别、提取的考量原则,直接影响着警卫数据库的结构构建,决定着警卫基础工作信息化的实效和投资的长远效益.     

小波变换在电力系统谐波检测中的应用

将小波变换方法应用于电力系统谐波检测中,用仿真算例说明该方法具有一定的有效性和可行性;用不同的小波函数进行了基频分量提取,给出了误差比较结果,初步分析了小波变换用于谐波检测时产生误差的主要原因.     

基于改进质心法的激光条纹中心提取算法

在激光测量系统中激光条纹中心位置的准确定位是整个测量系统的关键。由于激光的光源质量、目标物体表面粗糙度以及光源等因素影响激光条纹中心提取精度。提出一种改进的质心法的激光条纹中心提取算法,该算法利用差影法提取条纹目标,再基于连通域来对条纹目标去噪,通过细化法提取目标条纹的骨架,基于骨架的切线得到激光条纹的法向,最后运用质心法精确地提取激光条纹中心。经过验证,此算法具有提取精度高、实用性广以及鲁棒性好的特点。     

论火灾现场物证的提取

火灾现场物证是火灾原因认定的证据之一,火灾现场物证的提取是关键,不同的火灾物证其提取方法不同,对火灾物证提取要求和方法进行了讨论。     

一种低信噪比下二相编码信号脉内特征提取方法

为改善小波脊线法在低信噪比下提取二相编码信号脉内特征的性能,提出了一种改进的小波脊线脉内特征提取方法。该方法将魏格纳-威利变换与小波脊线法相结合,利用魏格纳-威利变换对噪声的抑制来改善信噪比,通过分析二相编码信号的小波脊线特征来得到脉内特征参数。仿真结果表明,该方法在低信噪比下仍能准确提取二相编码信号的脉内特征,具有明显优越性。     

一种基于空-频稀疏的水声目标线谱重构方法

针对短数据量情况下被动声呐目标参数估计的问题，提出了一种波达角-频率联合估计方法，用于解决传统方法频率分辨能力和角度分辨能力不足的问题。该方法根据稀疏重构理论，利用目标在空间域和频域的稀疏特性，通过理论推导建立了空-频联合稀疏重构模型，并使用凸优化方法求解；仿真分析了该方法在不同信噪比条件下，对相邻目标的波达角和频率的估计能力，并使用海上测得数据验证了该方法的有效性。实验结果表明：该方法在短数据量情况下，可以准确估计目标的波达角和频率，并对噪声和相干目标有显著的鲁棒性，可以用于被动声呐探测机动目标。     

维修优化中的专家判断

本文提出了一种利用专家意见的综合方法,用来获得维修最优化中所需要的寿命分布函数。该方法的步骤包括:从若干位专家那里导出各自的寿命分布函数,再把这些专家意见组合成一致的分布函数;然后,利用故障及维修数据,对综合成的一致分布函数进行修正。这种方法受到了实际应用的推动。尤其受到了时间宝贵却又缺乏统计知识的专家们的欢迎。采用各自的寿命分布的方法,具有较大的灵活性,使得在寿命分布导出阶段更易于被有关专家所领悟,且使得组合及修改阶段的计算量大大减少。这里我们采用的是Bayes方法,把Dirichlet分布函数用作引入的单个寿命分布函数的先验分布函数。本文还给出了把有关专家的经验知识的信息溶合在分析中的方法。     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。