基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

碳纤维增强聚合物基复合材料频率选择表面的电磁传输特性（复合材料专栏投稿）*

为了改善采用金属频率选择表面（Frequency Selective Surface,FSS）制备的天线罩中存在的热残余应力和弱粘接界面等问题,本文采用与聚合物基复合材料罩壁结构相容性好的碳纤维增强聚合物基复合材料制备FSS,利用自由空间法对试样的电磁传输性能进行测试,并采用数值分析模型对碳纤维复合材料FSS的电磁传输机制和电磁传输影响因子进行分析。结果表明：碳纤维复合材料FSS具有频率选择功能,但谐振频率处的电磁传输损耗较大;通过改变复合材料FSS的单元缝隙率、厚度、电导率以及介电常数可以实现对其电磁传输性能的调节。     

基于CA的雷达情报传输安全认证系统的设计与实现*

介绍了基于CA的雷达情报传输安全认证系统的整体结构及工作流程,设计了CA中心各个模块的组成和功能;使用VisualC 6.0开发工具与OpenSSL-0.9.8e开源包,实现了一个原型系统,研究了生成根钥证书,用户证书、证书吊销列表的方法和流程,为所有通信实体提供了密钥长度2048bit并遵从X.509v3标准的RSA数字证书;利用AES算法加密用户证书,结合SQLServer数据库,保证了证书的安全存储;最后探讨了USBKey智能钥匙在证书分发中的应用思路。     

林海雪原磨砺剑

黑龙江某预备役炮兵团组织团首长关穿林海、踏雪原,开展了一场近似实战背景的冬季适应性训练活动,通过采取摩托化行军与徒步行军相结合的方法,先后完成了指挥所开设与撤收、指挥方舱的远程传输、     

可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究

为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标.     

分数布朗运动模型的人造目标检测

对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径.分形维计算的稳定性问题制约着其在实际工程中的应用.基于图像分形维计算的分数布朗运动模型法,提出了一种能够从自然背景中检测出人造目标的方法.实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,是一种非常有前途的方法.     

作战飞机光电电视瞄准吊舱系统的图像预处理

针对作战飞机光电电视瞄准吊舱系统的设备特点,从理论上介绍了侧抑制网络,提出一种基于循环侧抑制网络的图像预处理方法.最后,应用选定的侧抑制方法处理电视瞄准吊舱所拍摄的图像中截取的一部分图像,结果显示了算法在图像预处理中增强反差,突出边框的作用.     

原始雷达情报多连接传输方案

多连接传输机制是提高原始雷达情报传输生存能力的一种重要手段.分析了现有基于电路交换技术的传输方式实现多连接传输时存在的不足,提出一种基于IP分组技术的实现方案.新方案将原始雷达情报的传输分解为电路传输和分组传输两个阶段,接入网关是实现两个阶段转换的关键设备.讨论了多连接控制的接入方法,情报数据的格式转换方法,连接控制机制,传输的安全性和可靠性保障措施.     

某型无人机目标定位"单收站"

分析了某型无人机现有体系结构在目标定位过程中存在的问题,研制了无人机地面"单收站"系统,介绍了系统基本组成和工作流程,阐述了利用系统进行目标定位的原理和过程,实践证明,利用该系统大大提升了现有装备的目标定位能力.     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.