红外隐身一维光子晶体结构反射特性的理论分析

利用传递矩阵方法,研究作为红外隐身材料的PbTe／Na3A1F6一维光子晶体结构在中远红外波段的反射特性。结果表明：PbTe／Na3AlF6复合光子晶体结构在3～5μm和8～14μm波段具有很高的反射率。这为装备在中远红外的隐身应用提供了有益的探索。     

基于Lab Windows/CVI的弹发射信号检测方案

在分析NI-6259模块采样机理基础上,提出了一种基于Lab Windows/CVI检测28路弹发射信号的方案,并采用了矩阵转换法对采样数据进行处理,从而使发射信号波形更能直观地显示。实际应用表明,该方案能够实时检测火控单体输出的弹发射信号,对提高火控系统的检测效率有十分重要的意义。     

层次分析法在反坦克导弹阵地选择中的应用

反坦克导弹是未来高技术战争中不可或缺的反装甲兵种,特别是在渡海登岛作战中,先头抢滩登陆部队能否巩固和扩大登陆场地,很大程度取决于登陆部队反装甲力量的运用.在此过程中,反坦克导弹分队的阵地选择极其重要,运用层次分析法建立反坦克导弹阵地选择的递阶层次模型,通过计算,确定反坦克导弹阵地选择的最佳方案通过组合一致性检验,选择地形单元C_1为反坦克导弹阵地,作为最终的决策依据.     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题,提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况,提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响,并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征,可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征,点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度,并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型

为解决指标权重信息不完全时的机载雷达作战效能评估问题,提出了一种评估模型。对专家关于指标权重给出的残缺判断矩阵,给出了其一致性评判标准。结合残缺判断矩阵的最佳一致性比例,构造了一个单目标优化模型,用于计算指标权重。在此基础上提出了权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型。最后给出一个实例验证了评估模型的有效性。     

基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。