基于生物视觉原理的图像结构信息变化检测方法

为克服多时相遥感图像变化检测中照度差异和配准误差的影响,采用边缘结构信息进行变化检测。利用多方向Gabor函数从图像梯度强度图中提取边缘结构信息,称之为边缘标记(Edge Tag,ET),通过比较多时相遥感图像中ET的互相关系数实现变化检测。为减小差异较小的边缘对检测结果的影响,在相关系数的计算中引入抑制因子。仿真图像和真实图像的实验结果表明,该方法能克服图像照度差异和配准误差对变化检测的影响,取得了较好的检测效果。     

几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。     

差分跳频码性能检验研究

差分跳频是一种新的扩展频谱通信技术.在介绍差分跳频基本原理的基础上,将差分跳频的频率跳变过程建模成齐次马尔可夫链.分析了G函数的功能,重点讨论了差分跳频码性能的检验方法,包括不可约性、频隙滞留、均匀性和随机性检验,其中频隙滞留是首次提出应用于差分跳频码性能的检验.这些检验方法对于差分跳频G函数的设计具有一定的指导意义.     

基于B样条的稳健回归算法

利用B样条基构建了拟合函数模型.针对观测数据中存在野值的情形,选取了稳健函数进行稳健回归,并通过迭代再加权法实现了拟合函数模型的求解.试验结果表明:在数据中含有野值的情形下,基于B样条的稳健回归算法比常规的最小二乘回归算法具有更好的表现.     

基于小样本数据的作战计划生成方法

针对部队实兵对抗实验数据生成和采集的投入高、难度大的实际,提出基于小样本数据生成作战计划的方法：首先,采用偏最小二乘回归分析法建立作战因素与作战结果间的多元非线性模型;其次,采用改进的遗传算法,在MATLAB平台编程实现了对模型的整数规划求解,并通过实例验证算法的有效性;最后,利用作战因素的重要性排序分析作战计划的调整流程。     

一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

基于循环平稳的卫星信道多普勒频移估计

基于线性调制信号的循环平稳特性,卫星信道多普勒频移的估计可以通过求解发送信号与接收信号的循环相关函数关系得到.借助循环谱函数推导出发送信号的循环相关函数,接收信号的循环相关函数则对信号本身及其有限差分进行计算.仿真结果说明了该算法对信道中的干扰与噪声不敏感,在多普勒频移较大时,该算法具有良好的估计精度;同时该算法还具有低复杂度和应用灵活的特点.     

一场春风刮来的损失谁来付

阳春三月,草长莺飞,春光明媚,然而驻疆某部士官小金的心里却郁闷无比,因为他被人告上了法院!事情是这样的。小金的爱人去年从内地来疆,办理了随军手续,小两口终于告别了牛郎织女的生活。部队暂时没有房子,小金就在驻地附近的良缘小区租了一套小屋,没想到一场恼人的春风却把一张法院传票送进了小金的信箱。前不久,一场大风席卷全市,小金家窗户上的护栏不知怎地被风从6楼刮了下来,砸到楼下停放的一辆私家车上,车受损严重。车主一纸诉状将小金告上了法庭,要求小金支付其车辆维修费、因车无法正常使用而增加的打的费、误工费等共计五千余元。小金认为自己只     

消防给水系统设计压力与检测压力探析

由于设计工作状态是按照火场最不利情况考虑,计算水头损失比实际水头损失大,水泵选型扬程偏高,满足设计规范的消防给水系统施工完成后,检测时的实际压力值与设计压力值相比偏大。为此,室内消火栓减压稳压消火栓的设置楼层可适当增加,选用可调式无后坐力多功能消防水枪。     

基于支持向量机的装备故障间隔时间预测研究

针对装备故障样本数据量少、非线性强,故障预测困难的问题,提出了一种基于支持向量机回归的故障间隔时间预测模型.在不同核函数条件下,以提高核函数的普遍适应性和拟合精度为目的,通过实例分析选择了相对于装备故障数据的最佳核函数,并根据故障样本数据的特点,设计了与之相适应的核函数参数.实验结果表明,与常用的BP神经网络预测模型相比,该模型有更强的鲁棒性和推广能力,具有一定的实用价值.