拉伸载荷作用下基体表层激光离散预处理对铬镀层／45钢基开裂行为的影响

采用激光离散预处理钢基体再电镀铬层技术得到了一种新型复合结构,研究了这种新型复合结构在拉伸载荷作用下的开裂行为特征,并与无激光处理钢基体的试样在同样试验条件下的开裂特征进行了对比分析。结果表明：有激光离散预处理钢基体试样的承载能力要高于无激光预处理钢基体试样的承载能力,且有激光处理的试样开裂区域在两个激光带之间（无激光处理区）,主裂纹呈现明显的周期性特征。本研究结果可归结为激光预处理钢基体不仅改善了基体表层的应力状态和力学性能,而且还改善了后续铬镀层的力学性能。     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。     

基于空间分解与混合包围盒的碰撞检测算法

针对如何提高碰撞检测效率的问题,提出一种基于空间分解法和混合包围盒的碰撞检测算法。首先利用均匀剖分法确定相邻对象,然后只对相邻对象构建混合层次包围盒树,最后引入任务树的概念加速包围盒树的遍历过程。在包围盒碰撞检测中,提出了一种顶层采用AABB,其他层采用OBB的混合层次包围盒结构。实验结果表明,该算法有效提高了碰撞检测的效率和实时性。     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。     

基于步态特征的人体身份识别

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,具有广泛的应用前景.首先,给出了步态识别的特点;其次,根据步态序列图像的预处理、特征处理和识别分类三个阶段,阐述了目前所采用的主要技术及各种技术的主要优缺点;最后,提出了步态识别的应用前景和目前存在的主要问题.     

基于子块积分双谱的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法.该算法首先从空间目标距离像的双谱中提取出子块积分双谱特征;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别.计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果.     

试论非战争军事行动政治工作双重性

非战争军事行动中政治工作具有双重性特征,既要保证艰巨性任务的完成,更要保证政治性方向的贯彻;既要对内激励官兵,凝聚力量,更要对外宣传群众,稳定社会;既要保证部队指挥有力,更要保证军地协调到位。积极适应、正确把握非战争军事行动及其政治工作的双重性特征,对于提高政治工作的效率和效果具有重大意义。     

车轮滚滚——俄罗斯的十款轮式军车

俄罗斯是世界上面积最大的国家,地理特征千差万别,从无垠的大草原到繁华的大都市,从世界上面积最大的森林到北部冰天雪地的苔原。为保卫如此多样的领土,俄罗斯军方开发出各式各样的军车,它们可以在各种天候下南征北战。所以,俄罗斯,包括以前的苏联,从来不缺乏性能先进的军车,以下十款轮式军车就是其中的代表。