基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法

飞机目标标签数据不足,使传统的机器学习算法训练效率不足。为提升训练效率提高飞机目标识别率,提出一种由卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoder,CAE)、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型。该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器,与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合,提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类。实验对飞机目标取得了较高的识别率,表明特征提取模型具有很强的鲁棒性。     

一种判决门限自动推荐的脉冲检测方法

在起伏环境中,针对判决门限设置导致的脉冲检测结果不稳定问题,提出一种判决门限自动推荐的脉冲检测方法。通过时域迭代相关法获取待分析数据包络;按类间类内方差比最小准则实现判决门限的自动推荐;根据推荐门限和检验统计量对"真脉冲"实现判决与提取。在仿真条件下,相比噪声方差法,在同一虚警概率和漏报概率下,该方法对判决环境的最低要求降低了4 d B,进一步降低了起伏环境对脉冲检测性能的影响,改善了脉冲检测效果。实测数据处理结果进一步证明了该方法的可行性和有效性。     

德国“不莱梅”级护卫舰

不莱梅级(F122型)护卫舰是德国海军于上世纪80年代建成服役的一型多功能护卫舰,以反舰为主,兼具较强的防空和反潜能力,是荷兰海军科顿艾尔级的改进型。该级舰共建造8艘,均以德国城市命名,首舰不莱梅号(F207)和2号舰下萨克森号(F208)于1982年服役;3号舰莱茵兰·法尔茨号(F209)和4号舰埃姆登号(F210)于1983年服役;5号舰科隆号(F211)和6号舰卡尔斯鲁厄号(F212)于1984年服役;7号舰奥格斯堡号(F213)于1989年服役,8号舰吕贝克号(F214)于1990年服役。舰艇全部编属于北海第4舰队。     

攻防对抗仿真中的二维全局态势显示系统

与三维视景仿真相比,在攻防对抗仿真系统中采用正投影的二维态势显示更有利于准确了解全局态势。以GDI+为开发工具,Visual C++为开发语言,研究开发了一种通用的二维态势显示系统,以数字地图为显示背景,以线条勾划的符号代表仿真实体,实现了实体运动轨迹的绘制以及二维态势的动态自动平移和缩放。同时实现了与基于HLA的分布交互仿真系统的集成。     

基于TOPSIS方法的自动目标识别作战能力评估

自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)效能评估是ATR系统相关研究中的一个重要的研究方向.针对现有研究的不足方面,重点研究了ATR效能评估的概念、建立了作战能力指标体系和基于TOPSIS方法的作战能力评估模型,并对指标体系的合理性和评估方法的适用性进行了分析.研究解决了ATR效果评估所涉及的部分重要问题,具有较强的军事应用价值.     

刚体姿态控制在火炮自动操瞄中的应用

刚体姿态控制问题近年来在空间站控制、机器人控制以及飞行控制等方面有广泛的应用,用误差四元数从动力学和运动学两方面对姿态控制进行全局描述,并用李雅普诺夫方法得到基于误差四元数的姿态/速率控制器,结合某压制火炮自动操瞄控制对此控制方法进行了仿真分析.     

基于变结构控制的自动驾驶仪设计

自动驾驶仪作为导弹制导控制系统的主要组成部分,是确保导弹在制导飞行中具有良好的稳定性和可控性的关键.而变结构控制以其在一定条件下对干扰和参数变化具有完全自适应的突出优点,在自动驾驶仪中已经有了深入的研究和实际的应用.简要概述了自动驾驶仪的设计难点、变结构在驾驶仪设计中的应用进展,然后针对战术导弹滚转通道设计了两种不同结构的变结构驾驶仪,并进行了仿真、分析比较.     

用于空军战役级想定生成的一个自动规划方法

通过对决策的分层分解,将其转化成一个多阶段分层规划问题,从而找到一个可行的解决方法.该方法是在蓝方智能调整兵力的前提下,使用随机优化来对红方进行自适应行动计划的生成、评估和改进,最终生成红方的优化后的自适应的交战反应,并可获得相关的边缘兵力值.最后,通过上述两方面的结果,生成想定中的行动计划和交战决策.     

激光成像雷达自动目标识别技术综述

现代战争复杂战场环境对精确制导武器的性能提出了越来越高的要求,激光成像雷达逐渐成为一种很有发展潜力的新型制导方式.介绍了激光成像雷达自动目标识别技术的研究现状,分析了激光成像雷达自动目标识别存在的问题,对激光成像雷达自动目标识别的技术途径进行了详细的综述.