用非概率理论分析混合不确定性结构的可靠性

针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑到可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证了所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。     

顾及时空语义的多主题瓦片数据优化检索方法

针对虚拟地球可视化中多个逻辑图层叠加产生大量同名瓦片索引重叠引起的数据无效访问和内存冗余等问题,提出顾及时空语义的瓦片数据优化检索方法。在客户端实现顾及时空语义的自适应瓦片优选,将视点信息与数据集的时空范围、分辨率和优先级等语义信息自动匹配与自适应筛选过滤,显著提高目标瓦片数据的命中率;在服务器端实现面向主题的内存数据库瓦片数据缓存,进一步提高瓦片数据二次访问的响应速度。实验表明,该方法不受逻辑图层增量影响,保证目标瓦片较高的命中率,缓存方法进一步提升瓦片二次访问效率,显著提高面向多数据集的海量数据实时可视化性能。     

高超音速化学平衡流粘性激波层数值计算

本文给出了层流化学平衡粘性激波层方程对于细长解析体的数值解。这些求解结果是通过空间步进方法得到的,并且与参考文献里的计算结果作了比较,以估价该方法的精确度。结果表明,这种控制方程完全耦合求解的方法能够给出相当精确和稳定的结果,这些结果与参考文献的计算结果相当吻合。     

空军网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系构建?

针对目前网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系不完善、且缺乏分项指标计算方法模型等问题,从网络化作战对指挥信息系统的作战需求出发,研究构建了空军网络化指挥信息系统的作战效能评估指标体系,并提出了分项指标概念内涵和计算模型与方法,可为指挥信息系统研制提供参考和支撑,为其作战效能的客观评估提供指标体系和模型方法。     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

基于增强型MAD单特征量地磁匹配导航算法

为了提高基于MAD(mean absolute differences,平均绝对差)算法的单特征量地磁匹配导航系统的定位精度,研究分析了影响MAD算法的地磁匹配定位精度的主要因素,引入RANSAC(random sample consensus,随机抽样一致)鲁棒算法与粗精匹配结合的分层搜索策略来提高匹配精度及缩短匹配时间.仿真试验结果表明,该算法能够在一定程度上提高单特征量的地磁匹配的精度与稳定性,并大大缩短匹配时间.     

基于空间谱估计的弹机分离检测研究

空空雷达主动制导导弹正成为各军事大国优先发展的空战武器,针对该类型导弹,分析了其典型的特征参数,以雷达-电子战一体化概念为牵引,提出了采用机载相控阵雷达信号处理技术进行弹机分离检测的思想。仿真结果表明,该方法具有较好的检测性能,为后续的干扰措施提供了有力的支撑。     

影响水下距离选通激光图像光学相关识别的若干因素

针对水下距离选通激光图像光学相关识别技术的应用,研究了引起图像畸变从而导致光学相关识别相关峰输出效率降低的若干因素,并通过实验的方法采集了不同系统参数设置下的激光成像图片,然后采用相位匹配的方法对图片进行相关性分析,同时应用PCE、Disc等指标联合评价输出的相关峰质量,从而衡量各因素所引起的成像畸变对光学相关识别性能的影响程度.MATLAB软件仿真结果证明:激光单脉冲能量、ICCD增益、成像距离等因素变化均会引起图像相位特征畸变,导致相关识别鉴别率降低.该结果可为建立水下距离选通成像系统控制模型和设计匹配滤波器提供参考.     

中国电子科技集团公司第十五研究所

中国电子科技集团公司第十五研究所,是一家技术实力雄厚、多种专业门类的综合性计算技术研究所,组建于1958年。五十多年来,始终是国家科研攻关、国防重大工程、大型信息系统总体设计及工程建设任务的主要承担者和牵头单位,参与了各个时期我国计算机产业和军用计算机的发展战     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．