“基辅”号航母鏖战记（九）：出海调查遇难潜艇

自动加密通信台的收发员到驾驶舱交给将军一份电报,他迅速扫了一眼电文便把电报递给巴希洛夫。     

理想的军用存储器——闪速固态盘

现代战场日益向着数字化、信息化方向发展。无论是作为战场网络核心的指挥控制系统,还是作为网络节点的武器系统,所处理、存储的信息都极大增加,同时武器系统的智能化也要求大容量的存储设备。而一说到大容量存储设备,人们立刻会想到硬盘。的确,普通硬盘存储容量大、读写速度快、价格便宜,在不太苛刻的环境下可以很好地工作。但假如这种存储装置安装在高速行进且剧烈颠簸的战车上、弥漫着水汽的舰船上、高速升空且有很大抖动的导弹火箭上、在沙漠或极地工作的单兵便携机内,它还能正常工作吗?也许能,也许不能——这样的答案对于要求绝对可靠的     

试论战略数据规划及其概念基础

讨论了当前人们对数据规划概念的不同理解 ,在分析信息、系统等概念的基础上 ,提出了一个明确的面向整个组织的数据规划概念 ,给出了一种基于这一概念的新的数据规划方法的框架。     

作战文书与数据库关联研究

本文首先分析了目前作战文书与数据库关联所存在的问题 ,进而提出了一种利用关系数据库和XML数据文件相结合 ,应用XML语言来实现与数据库关联的作战文书系统 ,并详细介绍了实现该系统的技术特点     

神经网络在多目标跟踪中的应用

在典型的多目标跟踪中,随机干扰的出现给量测源带来了不确定性。因此需要用数据互连技术使每个量测与相应目标互连或当出现杂波或虚警时放弃该量测。本文介绍使用Hopfield网络的基于神经网络的多目标跟踪算法。通过把数据互连问题的约束和著名的“旅行推销员问题”(TSP)的约束相比校,导出Hopfield网络的能量函数。通过模拟退火过程使能量函数最小化,由此计算数据互连概率,并应用于每个目标的卡尔曼滤波器跟踪器。将所提出算法的性能与传统技术相比较。仿真结果表明:所提出的神经网络跟踪器与联合概率数据互连滤波器相比较有令人满意的性能。     

用多维数据互联的有效多传感器融合

本文介绍多目标跟踪的用多维数据互联的多传感器融合算法的发展。这项工作是受大规模监视问题的推动,在这种监视问题中,来自具有不同采样间隔(电子扫描阵(ESA)雷达)的异步传感器观察值用于集中式融合。用多维分配的多传感器融合的综合,对于由分配算法处理的S个表,除了“传感器宽度”外,还要使“时间层次”最大化。在有S个传感器的情况下,将来自最近到达的S-1个帧的量测值与已经建立的航迹互联的标准方法可能有零时间层次。对于S维数据互联(S≥3),所介绍的新技术保证最大效率,即对于没有损失融合重叠传感器的每一个传感器,保证最大时间层次(S-1)。使用滑窗(长度为S)技术,在每一个量测帧之后更新估计。对于使用具有多维分配数据互联的多传感器融合,该算法提供多目标跟踪的自动航迹形成、保持和结束的系统方法。对于一个大规模空对地目标跟踪问题,介绍了使用模拟数据的估计结果。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。