锁相放大器在光纤陀螺信号检测中的应用

讨论了光纤陀螺信号检测的基本原理,分析了锁相放大器参数选择对测试结果的影响。在干涉型去偏光纤陀螺系统中应用锁相放大器进行信号检测,可使系统阈值达到0.1deg/h,零漂达到0.4deg/h.     

美海军模拟训练体系研究

美国海军非常重视模拟训练系统的体系能力建设,从顶层自上而下规范海军的模拟训练体系,按联合、海军合同、平台、系统四个层次建设可分可合、多级联动的训练系统,支持全球指挥控制系统海军部分(GCCS-M)、水面舰艇、潜艇、飞机等多种作战兵力,形成面向海空联合体系对抗的战训一致的训练能力,对我国海军的模拟训练体系建设具有重要的借...     

用于作战效能评估的概率化案例推断模型

作战效能评估是作战辅助决策和装备体系建设等现代战争研究领域的核心问题.针对现有作战效能评估方法在不确定性处理或样本规模等方面的限制,从概率化案例推断的视角来看待作战效能评估问题,使用贝叶斯网络技术建立评估模型.该模型能够以虚拟证据形式纳入案例数据,并借助后验推断机制学得潜在的评估映射规则,以驱动新案例的评估,同时还能揭...     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

基于Hopfield神经网络算法的雷达干扰资源分配

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,基于干扰效益最大准则建立了雷达干扰资源优化分配模型。提出了基于Hopfield神经网络算法的干扰资源优化分配方法,利用该方法能够在可行的解空间中找出满足能量函数和约束条件的全局最优分配方案。并与干扰资源蚁群优化分配算法进行了比较,理论推导与仿真实验表明该方法的可行性与有效性,且比蚁群分配算法具有更快的收敛速度和更好的健壮性。     

价值与虚拟经济风险

价值是在商品使用价值之外 ,社会虚拟的经济概念。这种虚拟的经济在市场经济条件下 ,是改善经济供求关系 ,化解市场风险 ,调节市场矛盾 ,减少经济危机的手段之一。如果应用不当 ,会适得其反 ,积累风险 ,增加危机。所以 ,要正确掌握市场中虚拟经济的虚拟程度 ,使之在市场经济条件下起到积极作用。     

一种多级式带反馈的混合系统检测融合算法

为提高分布式检测系统的性能,提出了一种多级式带反馈的混合检测系统结构,系统第一级检测采用并行结构,第二级检测采取带反馈的串行结构。根据此系统结构,分析了在N-P准则下,各局部融合中心的融合规则和门限的确定,仿真结果表明,系统的检测性有明显改善。     

一种新型混合跳频通信技术

文中提出了一种新型混合跳频通信技术,该技术结合传统跳频技术和差分跳频技术,在较窄的频带上采用差分跳频调制,并将该调制信号与另一更宽频带内的慢跳频信号进行混频,最终得到一个跳速高、频带宽的调制信号。接收端解调时,先按照传统跳频解调的方式进行慢跳频的解调,再按照差分跳频解调的方式对信号进行差分跳频解调。这种混合跳频通信技术在提高数据传输速率的同时,也可以很好地改善系统的误码率性能和抗单音干扰性能。     

基于注意力与通道重排的无人机对地目标检测算法

无人机自主察打对地攻击场景中,针对无人机作战时效性强,地面目标识别场景复杂,存在模型训练、推理速度慢,小目标检测漏检、误检的问题,提出一种基于注意力机制与通道重排思想的无人机对地目标检测算法。该算法引入CA(coordinate attention)注意力机制,可提高网络对关注部分的特征提取能力;且对主干网络进行通道重排(channel shuffle)轻量化处理,可有效减少多次卷积造成的特征损失;最后,为提升战时训练及推理速度,替换部分激活函数为H-Swish,优化其损失函数为CIoU(complete intersection over union)。实验证明：采用改进的新算法,提升了28.4%训练速度,目标识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达99.1%,可实现最小目标检测为19*25像素,经TensorRT加速后检测速率达72.99 FPS,满足实时检测需求,针对复杂地形下的坦克小目标检测性能较好。