基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

基于火光辐射的射流速度测试技术研究

为了满足超高速聚能射流的测速要求,采用狭缝光阑与高速光电探测器构成被动探测模块,探测射流的自身火光辐射。测速系统以多级光阑前后排列的方式限制探测幕面的视场与厚度。分别对两级、三级光阑2种滤光模式建立了光学模型,模拟射流过靶时各级光阑的滤光性能。仿真结果表明,三级光阑可以有效衰减射流自身的强辐射,并且可以滤除探测幕范围之外的爆炸火光以及设备内的反射光,滤光效果超过99.25%。采用三级光阑逐级滤光的方法,解决了射流辐射亮度强并且伴随有杂散光导致其速度不易测试的难题。最后在外场进行射流测速试验,得到的信号波形印证了仿真结果的正确性。对过靶信号进行相关性分析处理得到射流的精确过靶时间,计算得到的射流速度为6 500 m/s左右。将测得数据结果与高速摄影测速结果进行对比验证,测速系统的不确定度低于1.9%,验证了系统的可行性。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

D-S证据理论应用中的一种验证方法

D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项.     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

作战体系能力检验评估数据资源体系研究

在对作战体系能力检验评估分析的基础上,从作战、业务和工程视图三方面对作战体系能力检验评估数据资源体系进行了研究,提出了三视图数据资源体系框架,给出了数据资源建设建议。对明确作战体系能力检验评估数据需求,提升作战、业务和工程视图对于联合作战体系能力检验评估数据理解的一致性,促进作战体系能力检验评估数据资源建设和数据综合服务平台建设具有一定参考价值。     

战争人力资源与物力资源配置的经济分析

军事资源配置影响战争结果。在实际发展过程中,战争人力与战争物力的投入比例总在不断变化。这种变化是建立在边际战斗力比较的基础上的。军事制度发挥了资源配置以及协调作用,总是将有限财力投入到更具有战斗力的那部分资源上,意图是实现军事战斗力的最大产出。     

军队医院会计数据解析

医院会计是医院的经济信息源,医院会计信息的准确性和及时性直接影响着卫生经济管理决策的科学性。正确理解和把握医院会计信息的经济内涵,是有效利用会计信息的前提和基础。     

基于惯性传感器阵列的行人导航发展综述

近年来,微机电系统朝着小体积、低功耗、低成本方向发展,这使得采用惯性传感器阵列实现行人自主导航系统成为可能。惯性传感器阵列在行人导航上的应用引起了研究者的广泛关注,并取得了很多阶段性的成果。文章总结分析了不同惯性传感器阵列的设置方法及其误差模型,并针对不同融合框架的惯性传感器阵列数据融合精度进行了评价。提炼和归纳了行人导航中零速修正算法的运用情况与存在的问题,并探讨了惯性传感器阵列在行人导航中的应用特点与发展趋势。