复杂约束条件下导引头抗干扰试验样本空间分析

针对试验样本空间组成要素众多、动态变化且存在复杂关联约束的特点,围绕典型作战场景下导引头、目标、背景和干扰等4类要素及其相互作用,提出复杂约束条件下抗干扰试验样本空间的分析框架,实现“典型作战场景—全干扰对抗要素—全因子试验样本空间—约束满足的有限样本空间”的转化与映射。同时,重点关注对抗战术动态博弈影响下样本空间规范化描述以及多重约束下样本空间的不规则特征分析等问题,提出综合运用复杂网络、图分解、约束满足优化等理论解决其中关键问题的建模流程,为结合典型作战实例进行深入分析及后续的试验设计提供有效输入。     

雷达偏轴跟踪低空目标检测性能估计

分析了偏轴跟踪抑制多路径误差时雷达低空检测性能。结果表明 ,在近距 ,雷达检测性能由SCR决定 ;在远距 ,由SNR决定 ;雷达天线过低 ,探测空域受过渡距离和视距限制明显 ;天线过高 ,探测空域受地杂波影响明显。     

美国海军光电技术应用研究管窥

光电技术是利用光电、电光转换,实现从紫外、可见光到红外波段的信息获取、传输、变换、处理和重现的技术。近30年来,光电技术发展很快,军事应用已不限于少数武器装备,而是同微电子技术一起,渗透到精确制导武器、飞机、舰艇、坦克等各类武器中,还广泛应用于通信、导航、侦察设备,成为C~3I系统和电子战装备的支撑技术。     

燃爆信号的小波包分析在内燃机故障诊断中的应用

在燃爆信号小波包分析的基础上介绍了内燃机的脱机故障诊断技术、小波分析的特点和具体应用方法 ,提取出了对燃爆信号的诊断判据 ,为内燃机工作状态的判断提供了一种有效方法。     

渡海及岛上机动作战炮兵防敌侦察监视和精确打击的对策

本文根据新“三打三防”特点,就渡海及岛上机动作战炮兵防敌侦察监视和精确打击进行了初步探讨．提出了以藏求存、以动求存、以假求存的具体实施方法。     

云对卫星探测近地核爆光信号的影响（下）

由图3、图4可见,穿云光学透射比总的是随云光学厚度cot增大而减小,亦随卫星视角sla增大而减小。这完全符合前已述及的物理事实,故本结果与文献[13]、[14]完全一致。也与本课题组的M—C计算结果基本一致。下面仅就两种特殊情况作分析讨论。     

云对卫星探测近地核爆光信号的影响

定量分析了云对从卫星上探测近地面核爆光信号的影响。结果表明,其影响程度随云光学厚度或卫星视角的增大而增大;云会给可探测信号强度及光学定位精度带来不利影响,但影响程度并不特别大(例如最小穿云光学透射比一般不小于0．1);云多次散射会使穿云光信号波形出现一定的延时,并变得“矮胖”;当点光源位于云几何中位面上方时,其向上穿云光学透过比与无云时几乎相同;而当该源在云几何中位面之下方时,其向上穿云透射比与该源到其几何中位面之距离密切相关。     

基于ST-YOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别

由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明：ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。