两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

地面机动目标跟踪问题研究

对地面机动目标跟踪问题进行了研究,针对当前存在的问题,提出了将交互多模型应用到地面机动目标跟踪的思想,从而提高跟踪的精度。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

武警机动部队边境重要目标反袭击行动探要

正边境重要目标袭击事件是指民族分裂组织、恐怖组织以及境外敌对势力等,武力攻击我边境城镇、政权机关和其他重要目标的事件。此类事件具有事发突然难预测、应对仓促难组织、战机多变难把握、环境复杂难协同、来敌凶残难制伏等特点。武警机动部队参与边境反袭击行动时可能担负外围迂回包抄、边境通道封控、协同反击作战和清剿残敌等作战任务。担负上述任务时,应采取"快速机动、封边控点、反击夺要、合围     

坚持以强军目标为统领 推动民兵预备役部队建设创新发展

党的十八大以来,中央军委习近平主席鲜明提出了党在新形势下的强军目标,为强军兴军指明了方向。民兵预备役部队作为武装力量的重要组成部分,必须始终牢记肩负的职能使命,坚持以强军目标为统领,理清抓建思路,凝聚意志力量,积极投身强军实践,在新的起点上推动民兵预备役部队建设创新发展。     

数字话

正55 55年,向部队输送优质兵员10.2万名,无一责任退兵。这个纪录由江西省余江县创造。该县4次被国防部表彰为"全国征兵工作先进单位",高质量征兵已成为他们的一项光荣传统。2000"老兵创业园"5年带领2000多名复退军人致富。湖南省长沙市长沙县从2009年起发动民兵骨干,由退伍军人创业典型带头积极为复退军人搭建创业就业平台,如今"来时两手空空,走出去腰包鼓鼓"的复退老兵越来越多。     

“新形势下强军目标”的语言艺术特色探析

习主席提出的党在新形势下的强军目标,明确了中国国防和军队建设的聚焦点和着力点,是我们党在新的历史起点上加快推进国防和军队现代化的庄严宣示。本文研究了强军目标的缘起,归纳出强军目标的四个语言艺术特色,探析了其军事语用效果。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估研究

从系统分析舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估问题入手,深入研究了协同作战环境下编队空中目标威胁评估的基本过程。在此基础上,针对编队协同决策的特点,建立了基于两层决策的协同作战环境下编队空中目标威胁评估模型,从而提出了舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

中段智能机动突防后的虚拟目标修正研究

为实现弹头中段机动后的显式制导,进行了虚拟目标修正研究。通过在建立最大弹道包络面的基础上,提出基于穿越弹道横截面的虚拟目标修正方法,基于弹道包络横截面的大机动弹道虚拟目标计算方法,建立虚拟目标计算模型。通过仿真获得了大机动弹道对应的虚拟目标,通过显式制导方法验证了其具有较好的制导精度,此方法为工程应用和理论研究提供了重要的理论参考。