战争中伪装能力的提高

瑞典巴拉居达公司在伪装技术界享有盛誉。本文介绍了该公司的概况和由该公司开发的主要伪装器材。     

雷达测量误差对中末制导交班精度的影响分析

本文用方差分析法分析雷达对目标和导弹的测量误差（指经过滤波处理后的输出误差）所引起的目标视线角和视线角速度误差,对此方法的计算公式作了详细的推导。此分析法对于具有指令制导（即制导指令是靠地面雷达测量目标、导弹信息而产生的）的误差分析有其普遍意义。     

标准误差的整体认识及运用

本文从物理量的测量角度出发,将标准误差在直接测量、间接测量、误差分析、结果处理等方面贯通一体,予以阐述和讲解,并综合了不同教材的不同说法,纠正了误差的不正确表示及概念上的模糊理解,从而建立起标准误差的整体认识和正确使用方法。     

提高步进电机步距精度的研究

就步进电机细分可以提高步距精度的问题从理论上进行了分析和研究,并用传递函数的方法研究系统的动态响应,最后给出了不同细分数的步距角的均匀性的实验数据。     

一种新型的武器系统试验训练设备─—零飞试验仪

零飞试验仪（以下简称零飞仪）是一种用于火炮武器系统瞄准精度的检查、试验和训练仪器。当火炮武器系统进行真实目标试验时,设定弹丸飞行时间等于零（即零飞工作方式）．火炮炮管轴线应该直接指向目标。零飞仪就是与这种工作方式相配合的试验仪器,它有广泛的推广应用价值,可用于火炮、导弹武器系统的陆上联调、靶场试验、维修和训练。该设备具有８０年代国际先进水平,填补了国内空白。     

小高炮综合体动态射击精度考核方法和设备的研究

本文论述了目前小高炮综合体的动态射击精度、考核方法及其测量设备的优缺点,并对新的考核方法和设备提出了设想。     

速射炮对海试射精度分析模型

本文在考虑速射炮弹丸相关性的基础上,首次提出了速射炮对海试射以点射方式进行时,两种试射方法的试射精度一般公式。     

基于双层随机森林的空袭目标识别

空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。     

基于多尺度残差网络的自适应边缘检测

为了实现无人机避障过程中的障碍物检测,针对传统边缘检测算法检测速度慢、抗噪性能差、边缘信息易缺失等问题,提出了一种基于多尺度残差网络的自适应边缘检测算法。基于深度可分离卷积,替换ResNet18残差网络中的传统卷积结构有效减少了网络参数量,提高特征提取效率。在综合考虑固定阈值和局部边缘点均值的基础上,引入自适应阈值改进八向差分算子,以提高算法抑制噪声干扰的能力。基于多尺度特征融合结构,在包含更强语义信息的高层特征图上融合低层细节信息,细化小尺度目标边缘特征。与改进前相比,准确率提升了4.23%,参数量降低了5.01×10⁶,处理速度提高了4 fps。     

基于多标签学习的探索性仿真实验因素筛选方法

探索性仿真实验是一种认识、研究战争的重要手段,但往往面临想定样本空间复杂程度高,空间维度爆炸等问题。针对上述问题,提出一种定性定量相结合的基于多标签学习的实验因素筛选方法。首先,基于定性分析设计并实施仿真预实验,采集处理实验数据,解决机器学习样本数据缺失问题;随后,引入输入控制层搭建深度神经网络,引入稀疏正则化,在多标签模型训练过程中实现特征选择;然后,回归定性分析,补充完善实验因素;最后,以某作战样式下立体投送行动仿真推演为背景进行实验验证。实验结果表明,筛选的实验因素与作战行动现实情况吻合。