液动冲压发射系统发射过程仿真分析

为了研究液动冲压发射系统的工作特点,分别建立了该发射系统的主要组件如蓄压器、发射阀、冲压器的数学模型。在此基础上,进行了整个液动冲压发射系统发射过程的仿真计算,并对仿真结果进行了分析。结果表明:所建立的数学模型正确,基本反映了发射过程中的各主要部件的动态特性。这些模型不仅可用于分析液动冲压发射系统的工作特性,还可为该系统的总体论证与关键部件的设计提供理论依据。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

工程可实现的多接收阵SAS精确逐点成像算法

为了解决传统基于截断插值方式的多接收阵合成孔径声纳逐点成像算法所导致的插值误差和图像相位信息畸变的问题,根据时延和频移的对应关系,提出了一种基于频移的逐点成像算法。该方法针对图像中的每一个像素,通过频移对其考虑"停-走-停"影响的精确时延史进行校正,从而将理论上精确的逐点成像算法拓展到实际工程应用中。通过仿真实验和实测数据对所提方法的有效性进行了验证,结果表明:相对传统基于截断方式的逐点成像方法,该方法可以避免插值误差,有利于后期干涉信号的处理。     

抓好动态条件下的理论学习

野外驻训期间,部队长时间处于动态活动之中,新情况、新矛盾和新问题日益凸显,这对抓好“动”中理论学习带来了一定难度。必须适应野外驻训特点,遵循规律,科学统筹,创造性地抓好“动”中理论学习落实。     

“又＋动1＋又＋动2”格式之考察

本文对收集到的＂又＋动1＋又＋动2＂格式的语料进行了定量、定性分析,从它的构成形式、语义特点、位序特点、语法功能四个方面概括了这一格式的特点,并比较分析了这一格式与＂又＋形1＋又＋形2＂格式的相同点和不同点,以及与其它并列格式的区别。以期对＂又A又B＂格式的特点有个更全面、准确地把握。     

提高舰艇部队“动”中开展教育实效

舰艇部队在外训练、演习执行任务时间比较长,战位高度分散、流动性大,给政治教育落实带来一系列问题：一是人员难集中。舰艇执行任务人员分布比较散,很难＂整齐划一＂,影响教育同步。二是时间难保证。舰艇执行任务工学矛盾非常突出,政治教育时间落实难。三是信息难共享。舰艇出海期间,报刊资料不能及时送达,收看新闻困难,信息闭塞,导致教育资料更新不够及时。四是督导难落实。舰艇出海执行任务,政治机关很难及时     

“动”中抓经常性思想工作要全方位推进

随着军队斗争准备的拓展深化,部队频繁遂行演习、驻训、抗灾抢险等任务,对抓好动态条件下的经常性思想工作提出了更高的标准。“动”中抓经常性思想工作只有加大力度,坚持全方位推进,才能保持工作的连续性和稳定性,促进各项任务的圆满完成。     

升力式飞行器对地面固定目标攻击方式研究

通过对变结构导引下升力式飞行器直接撞击目标和制导炸弹攻击目标两种攻击方式的仿真计算,发现升力式飞行器直接撞击时虽然能够进行大范围机动,但是攻击目标单一、命中速度低,而制导炸弹攻击时,虽然能够攻击多个目标,命中速度高,但是打击范围小。综合两种方式的优点,对一种组合方式攻击进行仿真计算,发现采用该方式攻击不但能够通过大范围机动对多目标实施打击,而且还能保证较高的命中速度,验证了该组合攻击方式的可行性。     

改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法

针对当前可用于深度学习的视频SAR数据稀少的现状,以及动目标检测算法中存在较多的漏检和虚警问题,基于美国桑迪亚国家实验室真实视频SAR数据制作深度学习数据集,提出一种改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法。算法以截取后的ResNet50为特征提取网络,利用K-means加遗传算法自适应计算锚框,并在数据预处理环节加入S型曲线增强方法,来增强图像的对比度信息。经实验验证,所提出方法能够显著提升动目标检测率和检测速度,其中,平均精度（AP）和F1分数提升均达到10个点以上,有效降低了虚警和漏检,整体表现优于一阶段算法SSD和RetinaNet。