美国弹道导弹防御系统中的杀伤链与杀伤网解析

根据美国弹道导弹防御系统发展情况及杀伤链、杀伤网作战概念,结合美国陆基中段防御朝鲜来袭洲际弹道导弹典型用例,对美国弹道导弹防御杀伤链中信息链、时间链、能量链、识别链、精度链5条子链的内涵与闭合性进行了解析,并结合典型用例剖析了美国本土与海外战区弹道导弹防御杀伤网,分析了其综合防御能力。     

应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

“算法战争”的概念、特点与影响

分析了"算法战争"的概念,考察了美军围绕筹划"算法战争"所展开的相关举措,讨论了"算法战争"的潜在影响,并指出了其局限性所在。建议跟踪研判"算法战争"的未来演变趋势,依托军民融合加强算法储备,重视反制措施的研究和伦理探讨。     

雷达目标高分辨距离像的特征提取及识别方法

本文首先应用ＴＬＳ－ＥＳＰＲＩＴ算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

一种新的重频调制类型自动化识别方法

针对雷达重频调制类型模式识别中存在的问题,提出了一种可以自动化识别PRI调制类型的算法,易于工程化实现。该算法通过对脉冲序列提取特征向量完成调制类型的识别,并给出特征参数的描述。实验仿真和实际应用均表明该方法正确识别率高,可有效地识别PRI调制类型并输出特征参数。     

测量阵列布置对基于源强分布声辐射模态的平面噪声源识别的影响

基于源强分布声辐射模态理论给出了结构噪声源识别公式,分析了识别结果对声场分布模态矩阵条件数的灵敏度,并以平板声源为例对影响声场分布模态矩阵条件数的因素进行了重点分析。分析结果表明:与源面平行,传声器间距与等效源间距相等且测量面靠近源面的方阵是最优布置测量阵列,而且这种布置方式可有效提高声场分布模态矩阵条件数。同时,音箱实验结果表明:利用优化后的测量阵列测量数据取得了良好的识别效果。     

军用航空装备试验室质量管理体系建设研究

为了提升军用航空装备研制质量保障水平,通过分析试验室在功能、专业特性、运作方式上的特点,以GJB15481-2001《检测实验室和校准实验室能力的通用要求》提出的技术、管理要求为基础,对顾客需求和试验室关键过程进行了识别,分析了影响质量管理体系有效运行的关键因素并提出了相应的措施。     

基于B样条的手指静脉结构描述方法*

针对现有手指静脉结构描述方法无法充分描述手指静脉结构中具有显著性和稳健性的线结构的问题,提出一种基于B样条的手指静脉结构描述方法。对于细化后的手指静脉纹路,该方法首先采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,然后采用B样条曲线拟合各条静脉分支,最后求取各B样条曲线的控制点坐标,用其描述手指静脉的线结构。结果表明,采用本文方法描述手指静脉结构误差小、存储空间占用小,可以有效描述手指静脉线结构,并提高手指静脉的识别率。     

人工智能技术在国外舰载武器系统中的应用浅析

近年来，人工智能技术广泛应用于国防等领域，并取得了相关突破。当前人工智能技术在舰载武器系统中的综合应用情况缺乏系统的总结与分析，在充分调研国外相关文献的基础上，总结阐述了人工智能技术在舰载武器系统中探测识别、指挥控制及火力打击等功能系统中的具体应用，并针对性地提出见解。最后，对人工智能技术在舰载武器系统中的应用进行总结，并提出了今后的发展趋势，以期为国内相关技术的应用和发展提供一定的参考。