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1.
关于二阶线性常微分方程两点边值问题差分解法的收敛性证明,所见文献中都是借助于差分的极值原理给出了误差估计式.本文利用矩阵的理论和方法,也得到了同样的结果.  相似文献   
2.
提出一种基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法。构建大气散射模型。通过对大气散射状态的估计,利用可迭代运行的多向自相关增强方法,再根据无人机航拍目标图像的局部灰度分布特征,设计滤波模板。用滤波增强图像效果后,弱化明亮区域实现无人机航拍图像去雾效果。实验结果表明:该算法的图像弱化效果好,可完整体现景观全局细节,经双边滤波处理后的图像亮度高、色彩丰富、信息量大,可抑制图像噪声、提升清晰度,保障图像质量。  相似文献   
3.
相对收入水平与军事人力资本激励   总被引:1,自引:0,他引:1  
人力资本是一种会动的资本,缺乏有效的激励机制时,他会流;因制度刚性而不能流动时,他会消极,会关闭自己的部分知识功能。在发挥收入的激励作用方面,相对收入水平更容易引起人力资本所有者的重视。所以,根据人力资本的素质,以受教育程度和技术水平作为标准,对军事人力资本实行差别定价,变防止人才流失为加强人力资本激励是完善军队内部人力资本管理的一个好办法。  相似文献   
4.
笔者从8月28日召开的贵州普安县议军会上获悉:该县将着力解决基层武装部达标、常备民兵应急分队建设、作战装备购置等5个制约战斗力提升的瓶颈问题。议军会不再议钱,而转变为议战斗力,让人顿感新风扑面。该县是一个欠开发、欠发展的地区,经济发展相对滞后。为了进一步提升驻地部队的战斗力,充分发挥其在扶贫  相似文献   
5.
给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.  相似文献   
6.
针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。  相似文献   
7.
针对非相关信源与相干信源共存时信源数估计问题,提出了一种新的基于空间差分平滑的信源数估计算法。该算法首先利用SORTE法估计相互独立信源个数,结合非相关信源阵列导向矢量与噪声子空间正交关系特性,实现非相关信源数估计;其次基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法得到相干信源数估计。仿真实验结果验证了该算法的有效性。  相似文献   
8.
传统舰炮对目标观测数据处理以舰炮安装部位为基准,舰艇由于摇摆和船体变形等造成基准点变化会产生观测目标数据处理误差,影响舰炮射击精度,研究分析了舰艇平台状态和舰炮基准假设对舰炮射击理论精度的影响,提出了以舰艇摇摆中心为基准的观测目标数据处理新方法,建立了观测目标参数计算数学模型,提高射击诸元的解算精度。  相似文献   
9.
雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。  相似文献   
10.
船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。  相似文献   
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