武器装备：需求牵引发展

21世纪初阿富汗和伊拉克两场最大规模的局部战争的相继结束,自然会留给人们无穷无尽的思考。由于这两场战场对美国陆军武器装备的影响最为深远,故此,笔者重点以美国陆军武器装备为研究对象,希望通过管中窥豹的方式,起到抛砖引玉的作用。     

韩国“忠武公李舜臣”级导弹驱逐舰

"忠武公李舜臣"级(KDX-2级)驱逐舰是韩国21世纪初期自行设计建造的新一代防空导弹驱逐舰,是韩国海军首级具备区域防空能力的舰艇,以舰队防空为主要任务,同时兼具反潜与反舰作战能力。首舰"李舜臣"号(DDG 975)于2002年5月22日在大宇公司玉浦造船厂下水,经过为期一年的海试后于2003年底正式服役。2号舰"文武大王"号(DDG 976)于2003年4月11日下水,2004年9月30日服役;3号舰"大祚荣"号(DDG 977)于2003年11月12日下水,2005年6月30日     

蒸发波导对毫米波传播的影响分析

在毫米波电子对抗领域,通常认为毫米波频段电磁波传播近乎于直线传播,因此研究重点多集中于视距范围内对抗方法研究.但在海洋大气环境中,由于蒸发波导的存在,满足一定条件的毫米波频段电磁波传播会出现超视距现象.为此,在对蒸发波导及毫米波传播特点研究基础上,重点分析了蒸发波导中毫米波频段电磁波的最低陷获频率、最大发射仰角以及形成波导传播后蒸发波导内毫米波射线追踪问题.对毫米波超视距电子对抗研究具有重要意义.     

结构方程模型参数估计的GME方法

提出应用广义最大熵的方法对结构方程模型的参数进行估计,该方法能够处理有限的或者不完全数据。为了验证广义最大熵方法在估计结构方程模型参数时的性能,采用了一个应用于美国顾客满意指数(ACSI)的结构方程模型生成仿真数据,仿真结果表明,与PLS相比,GME方法具有更高的拟合精度和较低的预测误差,在样本数据较少时,表现更为明显。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。     

幅相调制信号的星座图恢复与调制方式识别

针对幅相调制信号的调制方式识别问题,提出一种基于星座图恢复的算法。该算法估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样;采用一种非数据辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响;利用平均似然比检测的方法,完成幅相调制信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有识别性能更优。     

噪扰条件下相位测距中的解模糊问题

针对相位测距雷达在采用参差频差关系测距时的解距离模糊问题 ,本文给出了在两两互素参差关系及实际噪扰条件下正确解模糊的条件及其证明 ,并且讨论了解模糊的快速算法、采用参差频差关系测距时的理论测距误差以及为保证可靠解模糊所需的信噪比问题。     

机载红外搜索跟踪系统探测性能评测标定

针对机载红外搜索跟踪系统(Infrared Search and Track,IRST)理论与实际战场探测能力之间的较大差异,提出了IRST系统探测性能评定的方法。对机载红外探测系统探测性能指标进行理论分析,选取探测点源目标的噪声等效辐照度作用距离模型进行分析改进;探讨作用距离与探测概率之间的关系;根据IRST系统工作方式,推导出系统物理扫描概率和目标发现概率计算公式;分析目标发现概率与系统作用距离以及载机速度之间的关系;搭建双余度反馈IRST系统探测概率测试平台,制定实验评测步骤,提出一种对探测系统性能进行评估的方法,该方法简单可靠。仿真实验结果表明,满足一定的探测概率下,系统作用距离极限可达到60km;通过半实物仿真平台的测试,实验结果较好地验证了所建模型的合理性。     

基因短序列模式分析及其在5'剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。