基于HHM的军事演习风险识别

军事演习风险对军事演习的安全顺利进行有很大的影响。有效控制演习风险,首先需要全面、系统地识别出军事演习中存在的风险因素。本文在给出军事演习风险定义的基础上,运用等级全息模型(hierarchical holographic modeling,HHM)~([1])的思想和方法建立HHM风险识别模型,对军事演习中存在的风险进行分析和识别,有助于提升军事演习风险识别的准确性和全面性,为军事演习风险的评估和控制打下坚实的基础,对军事演习的安全进行和军事训练水平的提升具有重要意义。     

基于统计特性的舰船一维距离像方位角分帧方法

舰船目标一维距离像的方位敏感性是利用一维距离像开展雷达目标识别的难点问题。针对该问题,首先根据舰船目标一维成像的机理和特点,分析并验证了舰船目标一维距离像复高斯分布的统计特性;然后,在此基础上利用K-S假设检验对距离像方位角进行自适应分帧,使得每帧的距离像数据符合同一复高斯分布,而帧帧之间的数据符合不同分布;最后,针对分帧后距离像数据的统计分布,利用Bayes分类器进行5类舰船目标识别实验。实验结果表明:自适应分帧算法不仅提高了舰船目标的识别率,还能显著降低识别运算量和存储量。     

水下作战平台对水面舰艇编队群体识别

根据潜艇对水面舰艇编队威胁判断所需,运用聚类理论探索潜艇对水面舰艇编队的识别问题.基于潜艇可以获取的目标信息,采取欧氏距离测度的ISODATA群体聚类与辅助信息识别相结合的方法,将目标按群体归类形成编队,并得到编队成员的隶属情况.该方法能够为潜艇指挥员提供编队目标感知,使其对战场态势的宏观把握成为可能.     

战术计划识别技术在海战中的应用研究

从战术计划识别的应用领域出发,以典型海战想定为背景,分析了水面舰艇编队战术计划识别的过程与特点,论述了实际水面舰艇编队战术计划识别所需的数据、模型、信息和相关知识。在仿真案例中,实现了在不完全观察条件下敌我对抗过程中对敌不同阶段计划意图的推理和识别,并通过和领域专家、指挥员及专业学员人工识别结果相对比,论证了识别结果的有效性和准确度。     

“汽车下乡”——零部件企业迎来新挑战

金融风暴在不断地冲击着实体经济。各国政府相继出台措施拯救走向下坡的国民经济。我国政府继出台汽车业振兴规划不久,便隆重颁布了“汽车下乡”政策。这是国家在财政支持下第二个进军农村市场的行业。无论是燃油税出台,还是“国五条”振兴规划,     

玫瑰扫描型导引头目标定位技术研究

针对玫瑰扫描型导引头形心计算偏差的问题,在阐述玫瑰扫描原理及参数的基础上,建立了目标识别模型,着重研究了目标精确定位技术,得到了新的目标形心计算方法,有利于在工程中选取合适的导引头战术参数。     

基于多特征融合的远距离身份识别研究

在国际反恐背景下,对远距离人的身份进行确认越来越重要。步态和人脸这两种生物互补性质可以考虑他们作为远距离身份识别技术之间的融合。文章先提出步态识别分类方法,基于部件和LBP的人脸识别方法,并在此基础上提出了一种基于多特征融合的远距离身份识别方法。该方法根据被识别物到相机间的距离实时动态调整融合规则。实验结果表明,引入距离权重的融合方法不仅对单一生物特征识别具有良好的表现,而且也好于传统的静态(固定)融合规则。     

多源信息融合和目标综合识别技术

多源信息融合和目标综合识别是为支持作战决策,综合利用计算机、信息处理、人工智能等技术,按照一定准则,对多传感器获得的信息进行综合分析与处理的过程,包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计,从而提高状态和身份估计的精度,以对海战场态势和威胁的重要程度进行适时完整的评价。多源信息融合系统中,各种信息源提供的信息可能具有不同的特性一时变的或非时变的、实时的或非实时的、确定的或随机的、