不同时间信息条件下多目轨迹交会测量点目标运动的方法

针对多相机对点目标的运动轨迹测量,提出不同时间信息条件下的多目轨迹交会法。对点目标运动轨迹进行时间多项式参数化描述,再将多个相机观察目标的系列视线与目标的参数化运动轨迹进行交会,通过最小化物方残差,确定出目标的运动轨迹。相对于传统的多目交会测量模式,本方法不仅能够有效地提高测量精度,而且能够在多相机之间观测不同步,或者时间未对准,甚至无时间信息的情况下仍得到目标的运动轨迹参数。相对于单相机测量模式时要求相机必须运动,多目情况下不要求相机自身运动。仿真实验和真实实验验证了该方法的有效性和高精度。     

基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别

为了能充分利用目标的散射中心进行弹道目标识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换(FFT),实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息。最后提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别,该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,判定目标所属的类别。仿真实验表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

装备项目型供应链风险控制策略

项目型供应链管理模式能有效实现装备研制过程中行为主体间的优势互补和资源的优化配置,利于供应链整体效益的提高,但各种不确定性因素会导致主体间风险传递行为的发生。为提供风险控制有效对策,通过考虑节点位置重要度和属性重要度,构建了项目型供应链节点重要度评估模型;通过衡量行为主体风险识别和风险控制的努力程度,给出了行为主体抗风险努力程度的评价方法,最后提出了一种基于节点重要度和抗风险努力程度的项目型供应链利益分配策略,该策略能有效促使行为主体主动进行风险识别和风险控制,是一种"风险共担、利益共享"的项目型供应链合作博弈策略。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

块Toeplitz矩阵低复杂度求逆的卫星导航空时抗干扰算法

采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。     

解决“五多”应把握的几个具体问题

当前,各级认真贯彻中央＂八项规定＂、军委＂十项规定＂,坚持把整治＂五多＂作为纠＂四风＂、转作风、树新风的突破口和切入点,＂五多＂问题明显＂瘦身＂,广大官兵拍手称快。但在解决＂五多＂问题的同时,一些＂衍生品＂随之产生,比如,文电少了电话通知多了、评比少了先行试点多了、检查少了调研蹲点多了等等,类似的＂五多＂不断＂变身＂＂换形＂,干扰部队正常秩序,影响冲击中心工作。     

边境安全风险评估矩阵模型构建研究

提出边境安全风险和边境安全风险评估的概念。围绕边境安全风险状态和边境安全风险类型两个维度构建边境安全风险评估的矩阵模型。其中,边境安全风险状态维度包括边境安全风险源活跃度、边境安全风险源聚集度、边境安全风险供应链成熟度、边境安全风险源异常度;边境安全风险类型包括外生型边境安全风险、内生型边境安全风险、网络型边境安全风险、跨境型边境安全风险。并论述了边境安全风险评估矩阵模型的应用。     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

3维编织复合材料弹道测试数据的异常点分析

研究了传统的异常点诊断与处理方法,分析了异常点产生的原因,提出了小概率事件异常点判别法,在3维编织复合材料弹道侵彻测试数据异常点的分析中,通过与残差图法、杠杆水平法和格拉布斯检验法的比较分析,验证了该方法的有效性,实践中可将该方法与其他多种方法结合应用,以提高判断的准确性。     

[AXB,GXH]=[C,D]对称最小二乘解及最佳逼近的极小残差法

构造迭代算法研究了矩阵方程[AXB,GXH] = [C,D] ,证明了该算法可经有限步得到方程的对称最小二乘解及其最佳逼近,并给出了相关性质.最后,通过数值例子表明该算法是有效的.