两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

药物效用鉴定的序贯抽样检验方法和条件推导

给出了制定药物效用鉴定的序贯抽样检验方案,对未用的同类药品进行随机抽样,利用抽样结果,对剩下的N-n个样品的性能进行推断,得到判断药品是否失效的抽样方法以及有效的抽样截断方案,在减小抽样量的前提下,准确的判断药物是否有效.并对该序贯抽样性能的优劣与固定样本最优检验方法进行了比较,得到在犯同样错误的前提下,序贯抽样检验的样本量比固定样本最优检验的样本量小的多.     

新型技术设备在护照证件识别中的应用

在各种偷渡行为中,持用伪假护照证件非法出入境是犯罪分子最常用的手段,随着新技术的发展,其伪造手段也向高技术、专业化方向发展。因此,提升护照证件的防伪技术,运用先进技术及新型设备鉴别伪假护照证件,已成为边防管理工作的关键所在。结合现阶段口岸查验中出现的伪假护照证件的主要造假手段,对先进技术及设备在边防检查工作中的应用进行了一些有益探索。     

单小批量武器装备保障的质量屋模型研究

摘要：针对单小批量武器装备保障的特殊需求,对传统的质量屋模型进行了改进,建立了基于装备保障需求与保障规则的质量屋模型,利用整数规划技术进行求解,使得单小批量武器的装备保障规则按照实际保障需求重新排列优先次序,并通过对某型火炮保障方案的筛选验证了模型的正确性．新的质量屋模型发展完善了质量屋的理论与方法,有助于提高单小批量武器的装备保障能力．     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

体系攻防条件下的多阶段目标选择模型

针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。     

装备研制方案评估的群决策方法研究

针对装备研制方案的群决策问题,分析了常规决策方法的不足之处,并指出在某些情况下,按照常规的处理思路,可能会将合理的方案当成劣解而无意中排除。提出采用改进的优序法来解决装备研制方案的群决策问题,从而达到提高决策质量的目的,给出了计算实例。     

一种改进的指数型序贯抽样检验方法

针对指数型产品的可靠性验收问题,通过分析总结两次序贯概率比检验和序贯网图检验的思想,提出了一种改进的序贯抽样检验方法。通过构造验收风险的马尔可夫链模型,研究了改进的指数型序贯抽样检验方案的风险计算方法。在此基础上,给出了指数型序贯抽样检验方案的制定程序。实例分析表明:改进的指数型序贯抽样检验方案在保证截尾时间的条件下,明显降低了美军标MIL-STD-781C标准方案的验收风险,可以更好地满足双方的风险要求。     

卫星导航信号无模糊抗多径码相关参考波形设计技术

针对目前卫星导航接收机码环多径抑制技术在二进制偏移副载波类信号下鉴别曲线可能出现多个稳定跟踪位置,导致接收机存在伪距测量的系统性误差的问题,提出最优鉴别曲线设计技术,采用奇异值优化的最小二乘方法,设计无多余跟踪点的本地码相关参考波形。从多径误差包络和跟踪精度两方面,对基于最优鉴别曲线的二进制偏移副载波信号码相关参考波形的设计性能进行验证评估。仿真结果表明：该方法可实现二进制偏移副载波信号在有限接收带宽下的无模糊鉴别曲线设计。以前端带宽为8.184 MHz时的BOC(1,1)信号为例,设计的码相关参考波形相比W2波形,多径误差包络面积增加了61.8%,而跟踪精度提高了4~5 dB。