改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法

针对当前可用于深度学习的视频SAR数据稀少的现状,以及动目标检测算法中存在较多的漏检和虚警问题,基于美国桑迪亚国家实验室真实视频SAR数据制作深度学习数据集,提出一种改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法。算法以截取后的ResNet50为特征提取网络,利用K-means加遗传算法自适应计算锚框,并在数据预处理环节加入S型曲线增强方法,来增强图像的对比度信息。经实验验证,所提出方法能够显著提升动目标检测率和检测速度,其中,平均精度（AP）和F1分数提升均达到10个点以上,有效降低了虚警和漏检,整体表现优于一阶段算法SSD和RetinaNet。     

面向反恐战术边缘的移动云服务模型架构

分析了新形势下在反恐战术边缘执行反恐任务所面临的问题以及解决以上问题的能力需求,提出了面向反恐战术边缘的移动云服务模型,并分别从总体架构、边缘架构、指控架构和功能架构等方面对模型相关策略和要素进行了描述.分析了该模型的运行机制,为实现在反恐战术边缘提供机动灵活的信息交换和处理能力提供了一种新的途径.     

基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.     

基于双谱切片小波包的雷达体制识别技术

根据机械扫描雷达、一维相控阵雷达和二维相控阵雷达扫描方式的差异,通过对3种体制雷达进行双谱分析、切片化处理以及小波包分解,提出了双谱切片小波包的概念,并根据此特征用支持向量机对不同体制的雷达进行识别.仿真结果表明:该方法在噪声占比为0～20％时,可分性好,并且在噪声占比增大时,通过该特征仍能对不同体制的雷达进行有效识别.     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

反潜巡逻机与无人艇应召反潜中协同声纳搜潜研究

反潜巡逻机与无人艇协同反潜作战可以发挥两者的互补优势、大幅提高反潜效能,是未来反潜作战的重要方式.针对反潜巡逻机与无人艇反潜能力特性,提出了在应召反潜中使用被动声纳浮标与艇载主动声纳组成的多基地声纳系统搜潜的思路.以无盲区探测区域有效覆盖目标散布区域为目的,分析多基地声纳的阵型设置、计算重要参数、论述平台的航路规划问题,最后利用实例分析证明了应召反潜中艇-机协同声纳搜潜设想的可行性,对有人/无人平台协同反潜作战研究具有一定的参考意义.     

试论票据抗辩限制的条件

票据法在规定票据抗辩制度的同时,为了保证票据快速、便捷地流通,以促进商品贸易的发展,基于衡平原则,又设立了票据抗辩限制制度。票据抗辩限制旨在保护持票人的合法权益,应当谨慎使用。各国从立法上对票据抗辨限制的条件都做了详细的规定,我国也采用国际通行的做法,认为在排除了对物的抗辩、取得票据时支付了合理的对价、持票人为善意、无重大过失取得票据的条件下,票据债务人不能对该持票人进行票据抗辨。     

潜艇面临的威胁及潜空导弹

随着网络中心战的发展,潜艇出海作战将面临更大的威胁。着重分析了潜艇的空中威胁,概述了国外装备和正在研制的潜空导弹,并对其进行了分析和比较。     

朗读在小学语文教学中的作用

小学语文的教学目的,是指导学生正确理解和运用祖国的语言文字,使学生具有初步的听说读写的能力.但是在我们的教学中,还存在着偏重写的训练,忽视其他方面训练的现象.须知,语文课的第一任务是让学生学习语言.而读是学习语言的重要途径之一.通过熟读、背诵,使书面语言转化为学生自己的语言,才能有效地提高学生阅读理解、运用语言的能力.因而教学必须重视朗读的训练,加强对朗读的指导与训练.