一种Turbo码中伪随机交织器的盲识别方法

目前Turbo码的构造中广泛应用的是伪随机交织器,要完成对Turbo码的识别,必不可少地需要得到伪随机交织器的参数。针对伪随机交织器的识别问题,通过引入扩频通信中PN序列盲估计的方法,利用功率谱二次处理法求出交织长度即m序列周期,再用特征分解方法对序列进行估计。仿真实验表明,该方法能够求出m序列的相关参数,完成对伪随机交织器的识别需求。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

弹丸弹托结构参数对挤进阻力的影响研究

为了研究某滑膛武器弹丸弹托的不同结构参数及摩擦系数对挤进阻力的影响,分别以弹丸弹托的不同结构参数及摩擦系数作为单一变量,利用Ansys-workbench有限元软件分别对其挤进过程进行数值模拟仿真,得到挤进阻力的变化,进而分析该结构参数对挤进阻力的影响,从而为该滑膛武器弹丸结构设计提供了重要依据,也为同类武器的弹托设计提供了一定的参考价值。     

电子战飞机远距支援干扰阵位配置建模与仿真

针对电子战飞机远距支援干扰新体制雷达阵位配置问题进行研究。首先是对电子战飞机干扰效能量化分析,从俯仰和方位两个方面对干扰覆盖范围进行建模仿真。基于干扰统一方程,建立干扰阵位配置优化模型,包括阵位配置区域和阵位配置高度模型,并给出了干扰阵位配置参数的具体计算方法。最后,通过仿真实例验证模型的有效性,结果表明该模型对于电子战飞机阵位配置有一定的指导意义。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于遗传算法舰船装载码头配置方案优化

两栖输送舰船码头装载过程中,如何科学配置装载码头,使得整个装载任务完成时间最短是部队制定装载方案需要解决的重要难题。依据码头装载配置特点和要求,运用军事运筹学多目标规划理论构建装载码头配置规划模型,并运用遗传算法理论和计算机编程工具实现码头配置规划模型的优化解算。从而提高了部队两栖输送舰船码头装载方案制定的科学性和时效性。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

实现“三个转变” 争当改革先锋

军队规模结构和力量编成改革向纵深推进后,支队着眼部分舰艇转隶调整、新装备相继入列的特点,紧贴形势任务和官兵思想实际,精心筹划组织改革中思想政治教育,着力实现“三个转变”,把意志力量凝聚到改革强军伟大征程上,锻造一流的“四铁”登陆舰部队。     

强化四种意识 确保改革任务顺利完成

习主席在中央军委军队规模结构和力量编成改革工作会议上的重要讲话,宣告了军队“脖子以下”改革正式启动。这次改革的动作之大、范围之广,几乎涉及到每一个单位、每一名官兵的切身利益,让大家既满怀期待,又忐忑不安。面对艰巨繁重的改革任务,广大官兵要自觉把思想和行动统一到党中央、中央军委和习主席的决策部署上来,不断强化看齐意识、大局意识、纪律意识和责任意识,切实把军队规模结构和力量编成改革推向深入,使我军在中国特色强军之路上迈出新的更大步伐。     

采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。