基于LS_SVM与PCA的小型无人机传感器故障诊断

针对小型无人机机动性强,故障多且难以实时检测的特点,提出了将最小二乘支持向量机(LS_SVM)与主元分析法(PCA)相结合对小型无人机传感器进行故障检测与分离。最小二乘支持向量机用于建立预测模型并生成残差,实时检测传感器故障;利用主元分析法将故障信号分离,进行故障诊断。仿真结果表明,最小二乘支持向量机与主元分析法相结合对无人机传感器具有良好的故障诊断效果。     

在军民融合发展中推进预备役部队战斗力建设

习近平主席在今年十二届全国人大二次会议解放军代表团全体会议上强调指出,＂实现强军目标,必须同心协力做好军民融合深度发展这篇大文章＂。预备役部队作为军民结合、寓军于民的国家武装力量,作为国防后备力量建设的重点,必须深刻领会、准确把握习主席这一重要指示精神,充分发挥自身优势,积极整合资源,认真做好军民融合深度发展这篇大文章,为有力推进部队战斗力建设奠定坚实基础。     

双源连续波对引信的辐照效应研究

为研究复杂电磁环境对某引信的影响,从双源连续波入手,运用双源连续波对工作状态某引信辐照的实验方法进行实验.实验结果表明,在以引信工作频率为中心的150MHz频率范围内对加电引信进行双源连续波辐照实验可使引信发火,辐照结束后引信工作正常,实验的重复性较好.两连续波频率间隔不同,可使引信发火的场强组合数值大小不相同,实验中当两连续波远离引信工作频率且频差10MHz以上时,发火场强组合近似呈线性.最后对双源连续波对引信的辐照效应机理作了分析,两连续波频率间隔不同,引信发火机理不同.     

基于残差网络和注意力机制的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像的融合,提出了一种基于残差网络和注意力机制的图像融合算法.首先,为了分别从背景层和细节层提取红外与可见光图像的特征信息,使用引导滤波将红外和可见光图像分解为含有低频背景轮廓信息的背景层和含有高频细节纹理信息的细节层,再使用编码网络分别从背景层和细节层中提取特征信息并进行融合,该特征提取方法可提获得更...     

英国三军走马换将

对英国军队来说,2013年注定是变革的一年。2010年,卡梅伦政府在低迷的经济环境下,公布了《战略防务与安全评估报告》（后文简称《防务报告》）,揭开了英国二战后最大规模改革的序幕。随着一项项具体削减措施的推行,国防部遇到的问题和阻力也日益凸显。     

威廉二世与《德皇雄图秘著》

“朕尝思,世界将来不可不有所统一,然非统一于共和制的结合之下,必统一于有神使命之大皇帝之下。朕对于邻邦法兰西,欲藉何种口食开战以征服之,正独处室中徘徊划策之际,忽有神现于朕之眼前,而以先天的使命告于朕日：‘汝勿以汝之全精力仅倾注于耿焉法兰西之一国,汝殆有为世界大皇帝之使命,故汝于为德国大皇帝之同时,不可不为全欧大皇帝;更于为全欧大皇帝之同时,不可不为世界之盟主。”’     

基于云理论一二元语义的雷达装备保障指挥效能评估模型

针对云重心和云模型评判方法存在的信息丢失、难于评判以及信息扭曲等问题,从确定权重等级、评价集和评价结果3个方面对模型进行了改进和完善．应用二元语义确定指标权重,避免了评价信息的丢失和扭曲,采用综合云的思想确定评价集,充分利用评价者给出的信息,简化相似云的理论来定量衡量评价结果,从而建立了基于云理论一二元语义的雷达装备保障指挥效能评估模型．     

潜艇不机动纯方位解算编队目标运动要素方法

针对单艘潜艇纯方位目标定位必须潜艇机动才能使算法收敛的问题,首次采用几何分析法研究了潜艇不机动情况下,解算编队目标运动要素的方法;然后,基于最小二乘法,给出了具体的解算模型,并给定态势,进行实例仿真。证明该算法能够满足潜艇隐蔽对编队目标定位的需要,进一步丰富了潜艇纯方位目标定位方法。     

星载三频GNSS接收机的整周模糊度解算

TCAR算法是GNSS中常用的快速确定三频模糊度的方法。虽然原理简单,计算方便,但是模糊度解算正确的概率很小,需要验证求解数值的正确性。而星载GNSS接收机存在着可见星数目低于3颗的情况,无法进行验证,文章通过结合递推加权最小二乘,对算法进行了改进,给出了适合于任何情况下求解模糊度的改进的TCAR加权算法,克服了TCAR算法在可见星不足情况下,无法获取正确的模糊度数值的缺点。同时在GNSS可见星不低于3颗的情况下,对改进的TCAR加权算法添加了模糊度搜索环节,使得算法在确保模糊度解算成功率的前提下,进一步提高解算效率。最后通过对比仿真表明,在可视卫星数目小于3时,只能采用改进的TCAR加权算法进行模糊度的确定;在可视卫星数目不低于3时,采用改进的TCAR搜索算法求解模糊度,拥有高成功率和高效率的特点。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.