多址通信的跳频码序列的研究

在跳频多址通信中,为了减少用户之间的互相干扰,保证良好的同步以及其它工作性能,要求跳频码序列具有较好的互相关特性和自相关特性。本文首先分析了具有较好互相关特性和自相关特性的码序列的理论上受到的限制,然后着重分析了它们的构造和产生。     

超低频频率特性智能测试仪

本文应用个人测试仪的设计原理设计了频率范围为0.001～1000Hz的超低频频率特性测试仪,并给出了试验结果。     

一种基于图像分类的遥感图像配准方法

遥感图像配准是遥感图像融合中最重要的预处理步骤。寻找适应性强、精度高、计算快的配准算法一直是研究的核心问题。在研究现有配准算法的基础上,提出了一种基于图像分类的特征匹配方法。该方法在基于控制点的多项式粗配准的基础上,利用分类图像相关实现了基于仿射变换模型的精配准。实验结果表明:对于同质和异质遥感图像,此方法的配准精度都达到了子像素级;而计算量与传统的基于灰度相关的方法和基于特征匹配的方法相比则大为减少。     

诱饵牵引法对抗红外成像制导导弹技术

红外成像是现役精确制导武器主要制导方式之一,由于其机理特殊,抗干扰能力强,对我陆、海上重要目标构成巨大威胁.通过对红外成像制导机理的分析,挖掘红外成像体制的薄弱环节,借此探寻红外成像制导导弹的最佳干扰方法,并提出了具体实现手段.     

浅谈将无形资产纳入武警会计核算

武警部队无形资产日益突出的重要性及其大量流失的现状迫切需要将其纳入武警会计进行核算和管理。本文对武警部队无形资产进行了初步的定义和范围界定,归纳了其特征,以一定的标准进行了分类,并探讨了该资产的会计核算。     

基于并发式检测时序的几何级冲突检测策略研究

以三维CAD实时协同设计为背景,深入研究了实时协同设计中的数据冲突检测问题,提出了三维实时协同设计中的数据冲突本质上就是实体特征冲突的思想。在此基础上,探讨了基于特征的冲突检测方法,并针对其不足之处,提出了一种可行性较高的几何级冲突检测策略及其相应的检测时序方案,研究了其冲突检测数据结构、冲突检测规则。此冲突检测思想在PTC公司的Pro/Engineer平台上进行了算法验证,取得了较好的冲突检测效果。     

群时延傅里叶分解模型及其估计方法

建立了基于三角函数级数的群时延模型,并理论证明了仅采用有限阶数的三角函数群时延即可表征任意群时延对信号相关峰的影响。在此基础上,通过测量信号相关峰,并与不同三角函数群时延组合下的相关峰进行匹配搜索即可估计群时延的三角函数分解级数,从而估计得到相关峰影响等效的群时延特性。仿真中,采用该方法估计得到的群时延特性对滤波器进行修正后,信号相关峰与经过滤波器之前的信号相关峰高度吻合,时延估计偏差在0.1 ns之内。     

光滑物体表面反射光偏振特征分析及反射光分离技术

物体表面反射光由镜面反射光和漫反射光组成,针对光滑物体表面镜面反射光和漫反射光的分离问题,建立了一个结合镜面反射和漫反射共同作用的偏振态表征模型,并使用该模型对混合反射区域偏振特征进行分析。基于镜面反射光和漫反射光的偏振特征,根据镜面反射光和漫反射光在光滑物体表面垂直方向及平行方向上的分布关系,采用偏振正交分解的方法实现了镜面反射成分和漫反射成分的求解。利用镜面反射光图像和漫反射光图像之间的相关性,通过梯度下降算法得到镜面反射成分和漫反射成分归一化互相关最小值及其对应的镜面反射偏振度和漫反射偏振度,从而实现反射光的分离。通过对不同场景中获取的反射光图像进行测试,实验结果表明,该算法具有较好的反射光分离效果。     

考虑交流侧特征谐波的电网换相换流器小信号建模

电网换相换流器(Line Commutated Converter,LCC)作为技术性能优越的电力电子装置,可广泛应用于车辆、飞机、船舶、雷达站供电等军用电力系统领域.以可为军用雷达站、军事基地供电的基于电网换相换流器型高压直流输电(Line Commutated Converter Based High Voltage Direct Current,LCC-HVDC)系统为例,基于开关函数模型,推导建立了包含LCC整流站、LCC逆变站和直流线路的双端LCC-HVDC系统小信号模型,并与PSCAD/EMTDC详细电磁暂态模型进行对比,验证了所建立小信号模型的准确性;对比分析了考虑交流侧特征谐波分量与仅考虑交流侧基频分量的LCC-HVDC小信号模型的差异.所得研究成果可为向军用电力系统供电的LCC-HVDC系统的控制参数选取及小干扰稳定性分析提供模型基础.     

改进的YOLOV3算法在小目标检测中的研究与应用

战场目标的图像检测与识别对于战场监视、侦察、毁伤状态评估和火控系统研究等具有重要作用.以坦克装甲目标为研究对象,选用识别精度高、速度快的YOLOV3为基础目标检测模型,针对复杂战场环境中获取图像目标特征信息少的问题,引入多尺度特征增强结构的方法对YOLOV3模型进行改进,通过丰富特征图多样性的方式,提高模型性能.在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的小目标特征具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的识别精度.