一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

炸药动态起爆对舰船上下邻舱结构的毁伤效应研究

为研究炸药动态起爆对小型作战舰艇相邻舱室的破坏效应,首先采用LS-DYNA有限元软件,分析了装药在下舱静态起爆时对邻舱的毁伤形式;然后,计算了装药在动态起爆和静态起爆时舱壁的飞散速度和舱内的冲击波超压值差异;最后,计算了不同质量装药在动态起爆时对组合舱室的毁伤情况。结果表明:炸药在下舱内爆时,上舱舱壁受到下舱顶板变形发生挤压变形,主要变形区域位于顶板处;运动装药相比静态装药对速度正方向舱室的毁伤效果明显提高,且速度正方向舱壁焊接处破裂位置发生了改变,上舱舱壁出现了更大形变;装药质量的改变可影响舱室率先破坏的位置,从而间接影响到对邻舱的破坏形式。     

舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源等效方法研究

为解决舰船腐蚀相关电场场源等效问题,从产生机理出发,根据实际舰船结构、海洋环境等条件,提出了舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源的具体等效方法。该方法的基本场源为沿一定方向放置的异种金属对,并按一定方法将其等效为电偶极子或电流线。在实验室条件下,模拟海洋环境和舰船自然腐蚀时的基本场源,对该场源等效方法的正确性进行验证,验证过程中特别考虑到水域周边岸壁边界的影响。结果表明:所提出的场源等效方法是正确的,可用于对舰船自然腐蚀时水下腐蚀相关电场的分布特点进行预估,也可为舰船水下电场的其他应用提供理论依据。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

记西沙永乐群岛自卫反击作战

1974年1月19日,人民海军在海上民兵和渔民的支援配合下,对入侵我西沙永乐群岛的南越军队进行了英勇的自卫反击作战,击沉敌护航炮舰一艘,击伤敌驱逐舰三艘,协同陆军收复了被南越侵占的甘泉、金银和珊瑚三岛,粉碎了南越当局的侵略野心,捍卫了祖国的领土主权和维护了我国的海洋权益。     

聚焦当前世界军辅舰船发展

2008年,世界军事强国继续推进新军事变革,大力发展以信息化为主要特征的高新武器装备,其中辅助作战舰艇和军辅船作为海上力量的重要组成部分,也通过各种新技术、新装备的应用体现了国防科技的发展特色。各非传统军事国家也在大力发展用于近中海作战的辅战舰艇和军辅船,以保护本国海洋权益。     

瑞典皇家海军反海盗舰船透视

2009年3月4日,瑞典政府批准瑞典皇家海军5月将派出“斯德哥尔摩”号（K11）、“马尔默”号（K12）轻型护卫舰（就其排水量按照500吨以下为艇的标准看,该级舰应归入导弹艇）、“特罗索”号支援舰（俗称补给舰）和160人赴亚丁湾、索马里附近海域参加欧盟反海盗任务。5月26日瑞典海军“马尔默”号轻型护卫舰位索马里、亚丁湾海域扣押一艘海盗船只并抓捕7名海盗,使世人再次关注身处斯堪的纳维亚半岛东部的瑞典海军主力战舰。     

基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法

提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.