低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

对战区信息动员建设的思考

当前,世界军事革命正迅猛发展,随着信息技术在军事领域的广泛运用,战争形态日益向信息化方向发展。而与战争发展过程相适应的战争动员,也正朝着以信息动员为主的转变。信息动员已逐步成为战争动员的核心。近些年来,虽然军用信息系统发展较快,但与军事斗争准备的要求还有较大差距。如何充分利用战区民用信息资源,建立军地结合的动员机制,实现“市场”向“战场”的转     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。     

结合整体和局部特征的步态识别方法

针对已有步态识别方法注重对步态整体特征建模,却忽略了包含细节信息的局部特征问题,提出了一种整体与局部特征相结合的双分支步态集合特征学习网络。该方法以步态轮廓集合作为输入,通过双分支网络提取两种空间尺度的步态特征,利用特征映射模块将两种特征融合得到步态表示。通过在步态数据集CASIA-B中进行了跨视角识别实验,结果表明该方法在正常行走、背包和穿大衣条件下相比主流方法 Rank-1准确率取得了有效提升。     

数字化炮兵的现状及未来

当今以计算机技术、数字通信技术和传感器技术为代表的数字信息技术,已经引发了一场新军事变革.对于这场军事变革所带来的影响,我们从近来的几场局部战争中已初见端倪.     

努力营建通畅高效的联合交通管制环境

信息化战争条件下,战场作战节奏快、物资需求量大、保障实效性强,给交通运输动员形成了空前的压力.为有效缓解压力,就必须实施军地联合管制,合理地调配联运方式,掌控军需与民用比例,克服拥挤堵塞现象,确保战时投送通畅高效.     

联合作战条件下炮兵侦察情报保障管窥

可靠的情报保障是实施正确指挥的基础,战场上的斗智赛谋,必须以准确的情报为前提.未来联合作战条件下,战场情况变化复杂,使得侦察情报获取更加困难,传统的炮兵侦察方法和手段难以满足作战的需求,因此必须寻求新的方法和手段,综合运用各种侦察技术,建立情报获取、传递、处理一体的侦察情报保障体系.     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.