军用激光技术的发展构成的激光威胁

本文从军用激光器的发展着手,介绍了激光测距机、激光制导武器和大功率激光武器的激光脉冲特点与外军装备现状,并着重分析了台湾的激光武器作战能力。     

周期平稳通信信号时差估计

研究了一种利用信号谱相关特性对周期平稳通信信号进行时差估计的方法。研究表明,谱相关时差估计方法较之经典的广义互相关(GCC)法具有更强的抗干扰能力,在多辐射源环境下,该方法可以无模糊地估计各个辐射源的时差。     

脑与认知技术发展综述

脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估

在实战化实兵对抗演习训练中,经验驱动的作战效能评估方法存在主观性强、评估效率低的问题,对于部队提升实战化训练水平、强化实战能力带来不利影响。针对上述问题,提出数据驱动的实兵对抗演习作战效能评估方法,引入最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)构建评估模型,通过演习数据对模型进行训练,建立效能指标和作战效能的非线性映射复杂关系。实验表明,基于LS-SVM算法的实兵对抗演习效能评估方法具有更高的效率和精度。     

修正EWMA控制图在MAP中的应用

导弹测发控设备的计量保证方案中,数据存在自相关。依据时间序列模型得到的残差控制图在解决此类问题上的使用较为广泛。但是,时间序列模型往往是根据样本观测值拟合而来,模型自回归参数估计不准确。在模型存在错误的情况下,设计的控制限会过窄,导致虚假警报频生。针对此类问题,在模型下,研究了基于指数加权平均移动控制图(EWMA)在自相关以及自回归参数估计不足情况下的控制图性能。另外,给出了修正控制限后的控制图性能研究,比较得出修改控制限的重要性。同时,结合实例进一步验证了修改控制限的控制图具有更好的性能,降低了控制图虚发警报的概率。     

浅谈大口径机枪弹的发展

大口径机枪弹的主要作用是对付低空低速轻型飞机、武装直升机,毁伤底面轻型装甲车辆和易燃目标,还可以摧毁掩体、火力点,杀伤集群有生目标等,在火力压制方面亦有特别好的效果。本文简述了大口径机枪弹的发展历史过程,重点介绍了12.7mm口径机枪弹、14.5mm口径机枪弹以及大口径机枪弹未来发展趋势。     

基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。