改进的光学图像边缘检测融合算法

鉴于目前用于光学图像边缘检测的方法的局限性;针对光学图像的边缘检测特性,提出了一种基于小波和Canny理论相结合的融合算子;利用相似度性质,综合评估了融合算子与其他经典边缘检测算子相比的优越性;通过实验仿真,表明该融合算子能够较好地提取运动中的光学辐射目标的边缘.     

基于HHT的雷达杂波抑制

传统时频分析方法不适于分析非平稳信号,Hilbert-Huang变换(HHT)是近年兴起的一种自适应、高效处理非线性、非平稳信号的时频分析方法.针对传统时频分析对雷达杂波抑制的局限性,采用HHT方法抑制雷达杂波.HHT方法对雷达回波信号的时频特性具有较高的分辨能力,能够清晰地突出目标弹性成分.仿真结果表明使用EMD结合阈值去噪、尺度滤波方法对抑制雷达回波中的杂波有一定效果.     

壳体材料对地磁传感器测量弹体转速的影响

为消除弹丸壳体材料对地磁传感器测量弹体转速时采集数据的影响,分析了地磁传感器测量弹体转速的原理和数据采集电路的组成.采用铝壳材料和钢壳材料作为弹丸壳体进行数据采集,通过对采集数据的分析,获得了铝壳材料和钢壳材料对采集数据的影响参数.     

黄河口:流淌浓浓拥军情——山东省东营市“五项安置”工作经验推进惠军利民工程纪实

军转干部安置择优选岗、退伍士兵安置多项选择、随军家属安置分类保障、军人子女入学安置优先办理、退休干部安置跟进服务,是被山东省委、省政府、省军区誉为"东营模式"的拥军优属"五项安置"工作经验。该市把"五项安置"工作融入和谐社会建设,作为支持部队建设的基础性工作来抓,党委领导高度重视,职能部门协调配合,干部群众广泛参与,使"五项安置"工作走上经常化、制度化、规范化轨道,提升了军地融合发展的效益。他们的经验和做法值得借鉴。     

分布式面向对象多模型建模与仿真框架

美国佛罗里达大学计算机和信息科学及工程系两位学者负责的课题组开发出一种多模型面向对象(OO)的仿真环境(MOOSE)。这种环境是用于建模及开发仿真软件的框架．它的结构派生于面向对象的物理模型(OOPM)．它将传统的面向对象的方法论扩展到允许属性和方法取模型为其值．MOOSE模型库(MMR)允许分布式模型定义,进而支持以万维网为基础的仿真,与万维网整合,使其在因特网上可用。MOOSE以多模型为特征,而多模型是一种面向对象的模型提炼与抽象的方法,它允许不同种类的分层模型的创建。组成多模型的动态模型包括有限状态机,功能块模型,方程约束模型以及基于规则模型．MOOSE强调可视化和对于OO隐喻的有效使用,从而连接概念化的模型和程序,并捕捉模型的几何和动态特征．MOOSE的人机界面有两个图形化的用户界面(图形用户接口)建模器,用于模型设计;脚本,用于模型的执行控制及可视化．MOOSE的尾端产生用目标语言(如c++)表示的模型描述,然后编译并加上运行时间支持,构成引擎．模型的执行由引擎与脚本的同步运行构成。MOOSE方法促进了模型的发展,使其更加具有直观感,更利于模型作者之间的沟通,仿真程序与它们的概念模型间更好的一致性,部件重用以及模型／程序的可扩展性．     

基于区间数TOPSIS法优选空军战役作战计划

针对战役作战计划优选中的不确定性,运用区间分析和TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法探索空军战役作战计划优选问题.通过引进区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转变为指标为区间数的多指标决策问题,进而给出区间数多指标决策问题的TOPSIS法,对空军战役作战计划进行排序选优.与传统方法相比较,该方法较好地解决了评价指标为不确定值时的多指标决策问题.     

基于多Agent装甲武器平台指挥决策模型

在深入研究武器平台指挥决策规律的基础上,提出了一个新的基于多Agent武器平台指挥决策模型。通过认真分析指挥决策自主行为产生活动的过程,给出了基于KQML语言的多武器指挥平台协作模型以实现多指挥决策计算机兵力生成之间的协作。最后,通过模糊神经元网络系统,该模型实现了指挥决策计算机兵力生成系统自主推理和决策的功能。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

复杂战争系统建模与仿真需求及ABMS方法

复杂战争系统与一般的物理系统相比,建模与仿真条件、要求与过程有着明显差异。在论述战争系统及其复杂性的基础上,分析了复杂战争系统一般的建模与仿真方法及存在的问题,重点分析研究了基于Agent的建模与仿真(ABMS)方法。将ABMS方法应用于信息化战场多传感器仿真演示,验证了其对复杂战争系统建模与仿真的可行性与有效性。