利用ISAR成像法进行架次识别

本文基于常规相参雷达体制,研究了利用ISAR成像法进行机群架次识别的问题,重点分析了对机群进行ISAR成像的特点,提出了适合机群成像的运动补偿方法,通过仿真实验验证了所提出的方法的有效性。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

卫星及其诱饵的表面瞬态温度场

文中给出了计算空间目标和诱饵表面温度场的方法,比较了目标和诱饵表面温度特性的差异,指出了这些差异对点目标自动识别的重要意义。     

点目标自动识别

本文概述了远距离目标即点目标自动识别的技术方法,评述了与之有关的一些问题,并就其发展趋势提出了一些看法。     

空中预警机

本文说明什么是空中预警机,它在战争中的作用,以及E-2C 空中预警机的特点。详细叙述了E-3A 的六个航空电子设备分系统和空中预警机的发展趋势。     

基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。     

基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

基于HRRP的雷达目标识别研究综述

雷达目标识别(RTR)技术在国土防空和战略预警领域具有重要意义,目前相关研究大多基于高分辨距离像(HRRP)展开。梳理了当前研究主要聚焦于样本完备和小样本情况下目标识别的问题,研究方法主要聚焦于基于特征提取的识别方法、基于统计建模的识别方法以及基于深度学习的识别方法等3个方面。聚焦2大问题,从3个方面开展综述,进行归纳总结;指出在当前研究领域存在的5个亟待解决的问题,分析了下一步研究可以考虑的方向。     

营造公平择优的用人环境

为了让能干事者有机会、干成事者有舞台,近年来我们探索形成了“三类考核”“四类条件”“三项机制”等考核选拔措施办法,建立了能者上、平者让、庸者下、劣者汰的用人导向和从政环境。部队组建以来,调整使用的干部官兵服气、上下满意。全程考,搭建系统识别的数据库。为防止出现“一考定终身”,让那些默默奉献的“老黄牛”式干部在“千军万马挤独木桥”中留下遗憾,我们探索将考核工作贯彻到日常工作任务中去,坚持全程考核、动态考察、量化考评,真正对干部任职以来的一贯表现进行客观实际的评价。一是随机考。     

多目标跨摄像头跟踪技术

多目标跨摄像头跟踪,指的是对于多个被寻目标,在不同场景的摄像头中找到他们出现的时间和空间信息并加以关联。算法综合利用人脸检测、行人检测、目标跟踪、人脸识别和行人再识别等技术,形成一个统一的技术框架。无论是在实现框架上,还是在准确率上都能达到商用水平。在南京市举办的全球人工智能应用大赛中获得了二等奖。