激光告警系统的发展现状与问题

从激光技术在激光制导武器上的广泛应用出发,结合日趋严重的激光威胁,对目前世界各国装备和在研制的主要激光告警系统进行了综述.从光谱识别型、相干识别型和散射探测型3种激光告警系统出发,阐述了各类激光告警系统的现状、关键技术、典型应用,结合近年来的实战与各国的研制情况,对新世纪激光告警系统的研究与发展,提出了新的问题和要求.     

靶场试验与鉴定项目风险管理探讨

靶场试验与鉴定中的风险发生可能会对试验与鉴定目标的实现造成较大的负面影响,要求管理者主动采取有效的风险管理方法来减少风险发生的概率或降低风险带来的损失。鉴于靶场试验与鉴定的项目特性,将项目风险管理的方法应用于靶场试验与鉴定风险管理中,分别从风险管理组织构建、风险识别与评估、风险应对处理策略、风险管理总结评价几个方面进行探讨,为靶场试验与鉴定管理提供借鉴。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

提高英语听力的途径

通过对影响听力提高的障碍进行分析,提出只有跨越种种障碍,才能找到正确的学习方法,同时要训练听力技巧.预测、识别、归纳、记忆能力以及精听与泛听结合的方法是听力提高的关键.     

军校学员中的非正式群体及其引导

军队的性质决定了军校是有着严密组织的群体,但是军校学员中的非正式群体的存在又是客观的,这就要求管理者应该正确分析学员中非正式群体的成因,全面认识其作用,并对其进行正确的管理和引导.     

基于相参 RCS 距离分布的抗箔条干扰方法

为了提高反舰导弹对抗舰载无源干扰的能力,在分析箔条和舰船相参 RCS（雷达散射截面）距离分布的属性特征及其差异的基础上,研究了利用这种差异对干扰和目标在可分辨情况下进行识别的方法;针对干扰和目标不可分辨情况,提出了通过 RCS 距离分布特性和耦合时移特性的差异来压制干扰、提高信干比的方法。     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

仿射不变轮廓矩及其稳定性分析

针对区域矩需要计算全图像素的统计分布、计算量大的问题,构造了基于目标形状的仿射不变轮廓矩。首先采用PDE方法推导得到了6个仿射不变矩的数学模型,然后将积分区间变为目标区域的边界,计算得到基于目标形状的仿射不变轮廓矩,最后通过三类舰船不同姿态下的图像进行了实验验证并对其稳定性进行了分析。研究结果表明:仿射不变轮廓矩具有较好的稳健性及区分度,可将其作为不变特征用于舰船目标识别。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。