基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

利用局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出利用局部评估的分布式图模式匹配算法。各计算节点并行地执行本地匹配;协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点;计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况;协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,dis GPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,从而减少图模式匹配的时间。     

基于局部敏感哈希算法和神经网络学习的跨媒体检索方法

为了提高跨媒体检索的效率,可行的方法是降低数据集中不相关内容的比例。采用局部敏感哈希算法将图像数据映射到汉明空间并利用神经网络学习将文本数据映射到汉明空间的哈希函数,提出一种可以显著提高数据集中相关文件比例的高效跨媒体检索方法。实验结果表明,提出的方法能够有效去除数据集中的不相关内容,相对于已有的跨媒体检索方法,其有效提高了检索效率与准确率。     

履带车辆动力性仿真研究

为仿真履带车辆动力性,建立了动力性评价指标的仿真模型,并以某型车为实例,应用Matlab语言编程计算得出理论值,通过与试验值比较验证了模型的有效性和准确性。     

地面武器

M1主战坦克是美国利马坦克工厂20世纪80年代初生产的。该坦克一出世,就以其优良的性能,特别是一流的防护能力而受到世界各国瞩目。M1基本型的战斗全重为545吨,坦克乘员为4名,最大时速达72千米/小时。     

卫星遥测数据相关性知识发现方法

为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。     

论局部抗战期间中国海军的整军备战

九.一八事变到抗战全面爆发,即局部抗战期间的6年中,面对日本步步紧逼的侵略态势,中国海军以强烈的危机感积极进行整军备战,不仅制定各类防务和作战计划,还艰难地开展舰艇等装备及配套设施建设,组织舰队的实战操演,为之后海军参与抗战奠定了一定的基础。