第六代战争向我们走来

从古至今,战争和军事冲突在经历了冷兵器战争、火药火器战争、火枪火炮战争、机械化战争、核战争五个时代后,迈进了第六代战争的门槛。第六代战争是在笼罩核生化巨大威慑的环境中,以精确制导兵器为主战兵器,以高效信息处理为基本保障的高技术战争。海湾战争是两代战争的首次交锋,即伊拉克实施的第四代战争和以美国为首的多国部队实施的新一代战争(不完全的第六代战争)的交锋。可以肯定地说,从海湾战争起,人     

基于特征结构配置的智能飞行控制系统设计

针对飞机侧向增稳系统的设计,提出一种基于特征结构配置的神经网络设计方案,它克服了传统增益预置设计方案的缺点.通过对系统的特征值配置保证了系统的动态特性,通过对特征向量的配置达到系统解耦的目的,运用神经网络对反馈增益阵进行逼近,保证了系统的鲁棒性.采用了基于动量因子的反向传播算法提高网络训练速度,仿真结果表明了该方法的有效性.     

复杂背景条件下的红外图像末制导技术

通过结合目标红外特征,研究了空-空弹在复杂背景条件下的目标红外成像末制导的技术原理和实施途径。对复杂地背景的辐射特征和主要空中攻击目标军用喷气战机的目标红外辐射源类型作了分析,研究了红外目标特征的提取方法和算法。     

把握"四性"特征培育战斗精神

战斗精神具有政治性、实践性、团队性、系统性特征.培育战斗精神,要把握其特征,以坚定信念、铸牢军魂为首要任务,以任务摔打、日常养成为基本途径,以发扬传统、体现特色为重要内容,以健全机制、形成合力为有效保证.     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

一种改进的地磁平缓区的地磁匹配算法

地磁匹配在磁场特征不明显的区域往往难以得到理想的匹配结果,在分析误匹配原因的基础上提出了一种改进的匹配算法。该算法先基于两个地磁矢量进行粗匹配,进一步缩小搜索范围,然后以地磁信息熵为目标函数,利用粒子群优化算法进行精匹配以提高磁场平缓区的匹配结果。算法尽可能少地引入地磁矢量,又保证了一定的匹配精度,兼顾了地磁基准图制图的复杂性与匹配精度。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法

针对多径信道下传统方法识别OFDM雷达信号子载波调制方式存在识别正确率较低,识别子载波调制方式不完备,判决门限不易确定等问题,提出一种新颖的OFDM雷达信号子载波调制方式识别方法。利用OFDM雷达信号的瞬时幅度绝对值标准偏差,实现子载波多进制正交振幅调制（MQAM）和多进制相位调制（MPSK）的类间识别,利用组合高阶累积量作为识别特征量,对MQAM和MPSK两类调制方式中的子类间进行分类识别,利用递归降价的方法实现子载波调制阶数M>16的MQAM调制方式的识别。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现多径信道下OFDM雷达信号多种子载波调制方式的识别,且识别性能更优,可以识别更完备的子载波调制方式类型。     

基于广义非线性变换的特征谱线增强方法

为提高强背景噪声下频谱分析的特征提取能力,突出所关心的特征谱线,在非线性变换方法的基础上,提出了广义非线性变换方法。对比分析结果表明:广义非线性变换方法将固定的放大阈值改为可变值,提高了该方法实际应用的灵活性和适用性,易于获得最佳的特征谱线增强效果。     

MEO非共振轨道导航星座摄动补偿控制

针对我国新一代全球导航星座长期构型维持控制问题,提出了MEO星座构型状态描述方法,分析了主要摄动力和轨道参数偏差作用下的星座构型演化规律,结合实测数据对稳定性规律进行了验证;研究了参数偏置摄动补偿控制原理,提出了一种改进的解耦控制方案,分析了星座部署时间对摄动补偿控制量的影响规律,得到了一些有益的关键性结论,为我国全球导航系统的星座构型设计和运控策略制定奠定了基础。