DDG-1000美国海军的新宠儿

DDG-1000是美国海军新一代多任务驱逐舰,首舰计划2012年下水。据美军事专家称,新一代驱逐舰将能够弥补美海军作战能力方面的不足,为美海军陆战队提供强大的火力支援,将成为海军作战的主要力量。超强的机动能     

基于系统仿真的故障检测与辨识技术研究

本文将系统仿真技术应用于故障检测与诊断(FDD),提出了通过实测信息在线交互减小解决理论轨线偏差的思想,建立了基于系统仿真FDD逻辑结构,针对MIMO系统和线性动态-测量系统构造了具有良好统计性质的故障辨识算法,为故障检测、故障辨识、故障时间的确定和故障模式识别提供了实现的可能性。本文的思想和方法不但可用于CVDS的故障检测与诊断,对大规模复杂系统的故障分析也具有借鉴和参考价值。     

低可见雷达目标探测技术研究

以分布式雷达检测理论为基础,讨论了多基地雷达的检测性能。检测对象为ＳｗｅｒｌｉｎｇⅠ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ型起伏目标,本地接收机输入端信噪比的分布及中央处理器的判决策略可按需要随意键入,编制了全系统的检测软件,并在ＩＢＭ－４３８１计算机上对五个多基地雷达的联合检测作了理论计算。采用多数判块,在虚警概率为１０＾４前提下,可望在７５％发现概率处,获得较单站检测时高３ｄＢ以上的信噪比改善。     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

一种基于零交叉的二维边缘检测算子

设计边缘检测算子的一般方法首先是根据边缘检测的性能测度如信噪比(SNR)等定义一个代价函数,这样就将边缘检测算子的实现问题转换成为对代价函数的最优化问题。不幸的是,二维或高维边缘检测算子的优化问题一般均较复杂,计算上难于实现。本文通过对设计算子的一些期望性能的设定,简化了优化问题,并根据简化的信噪比测度代价函数,设计并实现了一种较优的利用拉普拉斯算子的基于零交叉的二维边缘检测算子。该算子具有旋转不变的特性,其支撑域有限并且边缘保持平滑。本文在理论上对设计算子进行了性能分析并与高斯—拉普拉斯算子进行了比较。对一些实际图象的处理结果验证了算子的设计思想和实现方法。     

机动导弹扇形区域打击模型及实现

考虑对机动导弹实施机动区域打击,建立起在扇形区域瞄准点选取模型,并通过计算机模拟进行了结果分析。该方法具有通用性,对制定作战方案以及生存选择具有现实意义     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度