基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

基于侦察图像信息的目标提取和测量研究

光电侦察在战场侦察中具有非常重要的地位。但我军现有的光电侦察装备,仅仅能够记录侦察获得的图像信息,还不具有自动检测和提取图像中目标的能力,无法满足现代战争条件下战场侦察的需要。针对现有光电侦察的需求,采用改进的均值分割算法提取图像目标,进而采用空间滤波的方法滤除噪声,并利用游程连通性分析和计算形心坐标方法实现目标位置的提取和测量。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

发射装备结构支架的拓扑和尺寸优化北大核心

为实现某型发射装备结构支架的轻量化和小型化,在准静态均布载荷作用下对结构支架进行了拓扑优化设计,分析了优化得到的新型结构支架的刚度和重量对各个板件厚度的灵敏度。以板件厚度为设计变量,以结构重量最小为设计目标,对新型结构支架进行了尺寸优化,分析了最优解对设计变量初值的鲁棒性。计算和优化结果表明,在结构刚度不降低的条件下,新型结构支架的重量与原有结构支架相比减小了51%,最大应力降低了49.6%。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

反微型无人机技术方案调研北大核心

快速增长的微型无人机应用给公共安全防卫带来隐患,而传统装备不能很好适应反微型无人机作战。对最近国内外出现的各种反微型无人机(或称反"低慢小"目标)技术方案作了一个梳理和分析,并结合反微型无人机作战的技术特点进一步对微型无人机安全防卫技术路线提出了建议,可以为相关领域研究者和设计师提供参考。     

濒海要地防空雷达目标威胁分析与对策

为有效应对未来濒海要地防空作战敌方雷达目标威胁,应按战术任务重点分析警戒引导、武器控制、侦察监视和航行保障等四类目标,准确判断敌雷达可能对我造成的威胁,并从跟踪目标动态、注重预警能力、坚持集优打弱三个方面进行应对。     

基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究北大核心

发射车协同拦截规划是区域反导战术级目标分配后确定最优拦截方案的决策问题,对于直接提高拦截效费比具有重要意义。首先分析了协同拦截的物质基础、协同过程和协同特点,然后给出了基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)的协同拦截规划模型、规划算法,最后计算了发射车可协同拦截次数,构建自适应协同拦截模式决策模型。开展基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究,为实现发射车协同拦截规划顶层设计夯实坚实的技术理论基础。     

弘扬优良传统激发强军兴军正能量

我军在长期的革命、建设和改革历程中形成了一系列优良传统.习主席在全军政治工作会议上强调,一定要把先辈们用鲜血和生命铸就的优良传统一代代传下去.为此,必须直面我军优良传统面临的现实挑战,增强弘扬我军优良传统的紧迫感;着眼现实需求,肩负起弘扬我军优良传统的责任担当;聚焦强军目标,不断发扬光大我军优良传统.     

在全面深化国防和军队改革中汇聚强军正能量

全面深化改革的新形势,对加强和改进政治工作提出新要求。政治工作要适应新形势、新任务、新要求,坚定改革信念、汇聚改革力量、凝聚改革共识,为深化改革提供坚强有力的保证。