基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

政治工作牢固树立战斗力标准必须强化三种意识

习主席在全军政治工作会议上的讲话中指出,在国内外形势发生深刻复杂变化的情况下,必须加强和改进新形势下我军政治工作,并强调,当前最紧要的是把战斗力标准等4个带根本性的东西立起来。把战斗力标准作为军队政治工作、军队建设唯一的根本的标准,充分体现了习主席对军队政治工作的高度重视,体现了习主席对强军兴军的战略思考,为我们在新的历史起点上加强和改进军队政治工作提供了根本指导。贯彻落实好习主席指示,牢固树立战斗力标准,     

当心:汽修工具“变身”盗窃帮凶

前不久,湖北某部一位军嫂开车外出停车时,清楚记得已用车钥匙上的遥控功能锁好车。但当她办完事回到车上,却发现放在车上的手提包等物品不翼而飞,而车门没有被撬痕迹,车窗也完好无损。当地公安民警勘察现场后认定,这是一起典型的利用汽车解码器实施盗窃的案件。汽车解码器是专业的汽车维护、测试、检测工具,又称汽车故障诊断仪。通过它与汽车连接,可以读出故障系统中的电子     

对照“四有”目标 做新一代优秀政治干部

政治干部作为军队政治工作的主体力量,其自身的政治素质、综合素养、业务能力直接影响制约着主体功能的发挥。习主席在全军政治工作会议上强调指出:"政治干部的表率作用本身就是最好的政治工作,这就叫行胜于言!"这一重要论述不仅为当前加强和改进思想政治工作指明了方向,更是对军队政治干部队伍建设提出的紧迫时代要求。笔者认为,各级政治干部身处军队政治工作改革创新的前沿,要自觉对照习主席提出的"有灵魂、有本事、有血性、有品德"四有     

树好新时期政工干部的样子

立起政治工作威信,离不开有威信的政工干部作支撑。习主席在全军政治工作会议上指出,要努力建设一支对党绝对忠诚、聚焦打仗有力、作风形象良好的政治干部队伍。习主席这一重要观点,对加强政治干部队伍建设的目标作出了新的概括定位,树立了检验政治干部的时代标准。新时期军队政工好干部应该是什么样子?笔者的思考有四:一、要有向上的精神风貌习主席在全军政治工作会议上的重要讲话,使部队迎来了政治工作的春天。在这样的时代大背景     

基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术

近年来,扫描单发单收面阵近场成像技术在安检、医疗等民用领域中引起了广泛关注.然而,传统的距离徙动算法在对回波进行处理的过程中无法避免多步近似和插值操作,并且忽视了信号传播衰减带来的不利影响.因此,提出了一种基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术,该技术通过保留回波模型中的幅度衰减因子,并根据目标回波方程特性对...     

宁夏吴忠市利通区人武部强化基层预建党组织功能筑牢基层战斗堡垒

2013年以来,宁夏吴忠市利通区人武部围绕实现强军目标,采取面对面交流、手把手传授等方式,狠抓民兵营连预建党组织建设,在解决问题中提高帮带和服务基层的能力。     

把军网论坛建成温馨的港湾

近年来,随着军队信息网络建设的不断发展,军网已成为军队思想政治教育的一所大学校,而军网论坛犹如这所学校的一朵活跃的浪花、一个生动的课堂,深受广大青年官兵喜爱。它前沿时尚、包罗万象、不拘一格,这是大家喜闻乐见、踊跃参与的重要原因。在论坛里,你可以亮出自己的观点,也可以说出自己的困惑;可以针锋相对,也可以惺惺相惜。在这样一个相对开放、自由的环境里,难免会出现一些比较消极的音符。有人因不满现状大声抱怨,有人因话语不投恶语伤人,更有人因信仰缺失而悲观仇视、不知所措。当然,这些只是个别现象,并不能掩盖论坛互相学习交流的正面作用。如何发挥军网论坛的思想教育功能,使经常性思想工作更具针对性、前沿性,将不良情绪、消极因素融化于军网论坛这个温馨的港湾,值得我们认真思考。     

跨区基地化训练中政治工作需把握的问题

习主席指出,要突出使命课题训练,加大对抗性训练力度,走开基地训练的路子,在近似实战的环境下摔打锤炼部队。跨区基地化训练是贯彻习主席实战化军事训练要求的新突破,是今后全军部队实战化训练的新常态,也是各部队提高本领、锤炼作风、展示形象的新平台。政治工作如何围绕跨区基地化训练新任务发挥服务保证作用和提高直接作战功能水平,已经成为亟待研究解决的新课题。     

车载InSAR前视三维成像技术

野外和非结构化环境下的障碍探测是无人驾驶车(UGV)环境感知的难题之一。基于高度识别障碍是一种有效的解决途径,提出了干涉合成孔径雷达(In SAR)的三维障碍物成像策略,研究了In SAR信息处理流程,分析了干涉基线和运动误差对车载In SAR高程测量精度的影响,仿真了无人车前场景存在遮挡时的In SAR高程测量,证明了In SAR用于UGV前方环境感知的可行性。