基于多指标相似性的T/R组件剩余寿命融合预测方法

为实现对T/R组件剩余寿命的准确预测,及时掌握装备当前健康状态和提高装备维修保障水平,分析T/R组件的故障特点,筛选出反映T/R组件状态退化过程的状态监测指标,通过计算每个指标对应的剩余寿命信息和权重,得到T/R组件的剩余寿命预测结果。通过算例分析与比较,验证了预测方法的实用性与有效性。研究结果可为电子装备剩余寿命预测提供理论指导,对合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要意义。     

应对防空武器系统的机载自卫复合干扰模型

噪声干扰和多假目标干扰是较为常用的干扰样式,但两者均有较强的针对性。而噪声干扰配合多假目标干扰作为重要的电子干扰手段,对防空武器的搜索雷达均有较好的干扰效果。建立了噪声干扰和多假目标干扰对防空系统的干扰数学模型,并分析噪声干扰和多假目标干扰对干扰效果的影响,仿真结果表明噪声干扰配合多假目标干扰可以提高飞机突防概率。     

末制导环境下余数查表法的优化设计

余数查表法作为解距离模糊问题的主要方法,应用在末制导环境下存在优点及不足,为提高其解模糊性能,提出了余数查表法的优化设计方法。给出了余数查表法基准重频的选取准则,通过基准重频信号的最优选取,可实现相同发射信号下余数查表法的最优解模糊,并提出了利用发射各重PRF信号的最大不模糊距离为单位设计余数表的方法。采用新的余数表进行解模糊可以在保证余数查表法解模糊可靠性的同时大大缩短余数查表法解模糊运算时间,为余数查表法解距离模糊应用在末制导环境下提供可靠保证。     

基于MSP430 MCU的安全智能水量计量研究与实现

随着社会经济的迅速发展,工、农业的用水需求日益增多。为提高工、农业等大型供水系统的智能化和安全性,本文基于MSP430嵌入式处理机研发了安全智能水量测控仪嵌入式系统。本系统支持IC卡预购水,控制水泵启动、阀门开关,实现水量的自动计量、计费及报警提示等功能;系统自带GSM短信模块发送水站用水信息给管理系统,为用水的安全监控与调度奠定了基础。     

节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法

提出了一种基于节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法(BEID).该算法将节点的剩余能量作为权重因子,同时考虑不同区域的重要程度,利用加权的Voronoi图确定节点的唤醒概率,从而来确定节点的工作状态.由于考虑了监测区域的重要程度对所属节点的唤醒概率的影响,从而大大加快了探测目标的效率.同时将节点的剩余能量作为权重因子,又在一定程度上使节点的能耗尽可能的趋于均衡.仿真结果表明该算法是有效的.     

高炮随动系统性能测量算法

针对火炮调炮精度检测中存在的不足, 提出了一种基于双目立体视觉的三重交会测量方法,在炮身管上附加球状标志物,利用CCD摄像机获取标志物图像,通过标志物成像的几何投影关系计算球心的三维坐标.为了降低图像识别误差的影响,对投影的识别位置进行拓展和细化,并对球心投影边界进行插值,摄像机光心与插值点连线射线形成了一个锥体,两摄像机的锥体分别与炮台球面相交形成曲面,计算两曲面公共部分的形心,即为球心位置.通过确定球心位置,对炮身管的高低角、方位角进行计算,从而检测火炮调炮的性能.实验证明,该算法简单、快速,具有较高的精度.     

国防R&D投资关联性的合约解释

对剩余索取权的分割,是国防R&D投资的动力机制之一。基于风险测度和激励设计,其合约安排应采取分成制。研究表明,投资额度、努力系数、R&D收益、激励效果、技术创新之间存在联动关系,因此,存在投资边界和"内在价值"点,投资成本具有可分性,投资可能存在隐性耗散,分段式投资可行。     

粒子滤波的重采样方法

粒子滤波是基于递推的Monte Carlo仿真方法的总称,原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计.但粒子的退化现象是粒子滤波器的最大缺陷,减轻这一现象影响的方法之一就是对粒子进行重采样.阐述了几种重要的重采样算法及其改进策略,并对其进行总结与展望.     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

一种新的超分辨率图像重建算法

首先将低分辨率及相应高分辨率图像进行非下采样Contourlet变换得到细节图像对,然后通过多任务学习估计细节图像之间的映射参数对低分辨率图像进行重建.实验结果表明,该方法能够取得比传统线性插值、双三次方法更好的效果.