面向实体的军事仿真规则提取方法研究

针对目前军事仿真系统开发中存在的军事仿真规则提取不完备的问题,在充分发挥ECA规则提取方法优势的基础上,提出了面向实体的军事仿真规则提取方法。该方法以实体状态变迁为中心,运用系统论方法,重点分析实体的环境、功能、行为、组元和结构状态,并将分析结果引入ECA规则。通过将该方法应用于装备抢修组实施抢修的规则提取中,验证了其对于提高规则的完备性与可信性具有较好的效果。     

目标识别跟踪系统的图像收集处理软件流程设计

详细介绍了目标识别跟踪系统中图像收集处理软件的设计流程。首先介绍了目标识别跟踪系统,然后从视频图像显示到目标图像获取和发送的整个流程进行详细阐述,并针对流程节点中获取目标图像的两种方式加以深入研究。     

政绩与“真绩”

如今政绩对一个人、一个单位的重要性是不言而喻的。政绩是上级领导和机关考察部属的一个重要内容。有了政绩 ,等于垒就了步入先进行列的梯石 ;有了政绩 ,就扫清了前进道路上的障碍。然而 ,政绩并不都是像 1+1=2那样简单和显而易见的 ,政绩不一定就是“真绩”。要真正看清政绩 ,也需要火眼金睛和一套识别真伪的硬功夫。看清“真绩”要有较强的甄别能力 ,不被浮夸虚报蒙住眼、塞住耳 ,铲除“干部出数字 ,数字出干部”的痼疾。许多政绩是靠听汇报得来的。有的干部汇报时头头是道 ,弄几个“四六句”开头 ,然后左一个一二三 ,右一个四五六 ,把你…     

精确定位与识别——威胁告警与定位技术的革命

精确定位与识别技术解决了现行雷达告警接收机的一些不足,它是一项革命性的技术进步,它为飞行员提供更彻底的更新换代产品以保证底成本发射器定位能力和准确的态势获知能力,满足战斗需求。     

基于灰色关联的目标识别模型

在分析研究空中目标特征指标的基础上,提出并建立了基于灰色关联的目标识别模型。通过实例说明,利用该方法进行目标识别简单、有效。     

基于证据理论的多传感器目标识别

为了解决证据理论在具体应用中存在的问题,对Dempster组合规则思想进行了具体的分析,讨论了该组合规则存在的问题及现行的一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,并给出了识别过程的流程图。     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。     

潜艇对水面舰艇编队攻击意图推理研究

为量化编队的对潜攻击意图,首先从潜艇能够获取的信息中提取攻击意图检测值;其次采取基于目标信息要素聚类的编队群体识别,将潜艇探测到的所有目标按照编队分群;最后采取基于可变权多目标决策的编队攻击意图推理将编队攻击意图的明显程度量化为编队攻击意图系数。研究使得编队对潜攻击意图表征成为可能,为威胁判断后续工作打下基础。     

BP神经网络在无源雷达目标识别中的应用

目标识别技术是无源雷达的关键技术之一.针对无源雷达目标识别的特点,在分析空中目标类型和目标表征的基础上,建立了基于BP神经网络的目标识别模型,并对设计该模型涉及的基本问题进行了详细分析,最后运用该模型对给定特征的空中目标的进行了实验.实验结果表明,该模型提高了目标识别的稳定性和准确性,是有效可行的.