协同作战中信息分发算法研究

大规模协同作战中的高效通信问题为当前信息战的研究重点之一,但由于单独作战单元无法了解全局的信息内容及需求方,这给通信资源有限的参战兵力之间的态势共享带来了困难。为此提出了一个分布式协作信息分发算法,在理论上借鉴了复杂网络的小世界特性,即单元节点可以通过邻节点在较少跳数内完成信息的传输。在思路上利用了信息相关性概念,作战单元利用信息之间的关联性及信息与节点之间的收发关系建立控制信息发送的路由表。并通过仿真实验验证了不同网络拓扑下算法性能的变化情况,结果证明分发算法能较好地支持信息共享。     

领导干部的政治能力该怎么体现

习主席多次强调各级领导干部要加强学习和实践,努力提高思想政治能力,对加强政治能力训练、政治历练提出明确要求,指明正确方向和科学路径。军队领导干部要深入学习、认真领会,提高与职责匹配的政治能力。不断创新的思想理念能跟紧。政治忠诚是政治能力之魂,最内在的忠诚源于政治认知。领导干部思想落后就是最严重的失职,作为单位的决策者,思想站位要更高。最根本就是要紧跟党的创新理论学习,     

新疆民汉教师网络学习现状差异对比研究

文章调研民汉教师在网络学习次数、网络学习资源获取能力、网络学习条件、网络学习人际互动水平、网络学习效果等方面的现状.一方面,通过独立样本T检验发现,民汉教师在参与网络学习的次数、网络资源获取能力上存在显著性差异,而在网络学习条件、网络学习人际互动水平、网络学习主动性以及网络学习效果方面并不存在显著性差异.另一方面,通过多因素方差分析发现,男性民族教师网络学习现状整体状况较差,有待进一步提高;大龄及教龄较长的民族教师在网络学习主动性及网络交流人际互动水平上与汉族教师存在较大差距,值得关注;乡镇级学校民族教师网络学习条件较差,网络学习主动性和网络人际互动水平均亟待提高.     

片上多核处理器的双向环设计与物理实现

针对少量强核构成的片上多核处理器,设计了一种双向环。该结构包含5个不同类型的环链路层,分别用于传输命令、大量数据以及小量数据;采用源路由方式,并设计了专门的拥塞控制网络,防止报文的相互覆盖;路由器采用无缓冲无阻塞结构,单节拍通过环的每个跳步,以降低环的传输延迟并实现可预知的确定延迟传输。针对环的链路距离长位宽大的挑战,通过实验选择了合理的中继器插入方法,并采用相邻导线交替插入反相器以信号线反向交错排布等串扰优化等方法,对环进行了物理设计和和长链路进行了延时优化。最终实现结果表明,本文所设计的环达到了1GHz的工作主频,并具备高达256GByte/s的链路带宽,完全满足高性能数字信号处理的需求。     

模糊聚类法改进异类传感器航迹关联北大核心

针对ESM与雷达的异类传感器航迹关联的准确性问题,提出了一种基于模糊聚类方法的异类传感器航迹关联算法。首先,将测得的航迹看作方位信息的时间序列,由不同航迹最终构成一个时间序列集合;再以当前时刻与历史时刻为模糊因子进行相似计算并得到模糊相似矩阵,并求得模糊等价矩阵;最后采用全局最优的判别准则确定航迹关联对,达到航迹关联的目的。仿真结果表明,基于模糊等价关系的异类传感器航迹关联算法能够有效提高ESM与雷达的航迹关联性能。     

基于物联网的战地装备安全监管问题研究

针对战地环境中军事装备的安全监管问题,分析了战地装备安全监管应用系统的整体结构与功能层次,给出了基于RFID射频识别技术、无线传感器等物联网技术的硬件平台设计方案,以及基于数据采集、分析、融合、传输和可视化技术研发监管控制软件的实现方案。该系统部署应用后可实现对装备实时、连续、精确的分级监管,能够确保装备管理的安全和高效,提高部队指挥决策能力。     

面向侦察任务的无人机机载感知传感器配置与融合综述

无人机侦察需要依赖各类机载传感器提供感知信息,利用多源信息进行优势互补,从而提升无人机感知能力.围绕无人机机载感知传感器配置融合展开综述,首先从无人机平台自身属性、传感器属性、飞行环境和任务类型及需求4个方面分析了传感器配置时需要考虑的要素;其次,设计了基于多目标优化理论的传感器配置融合方法;最后,总结了无人机侦察中常...     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

无线传感网络中基于Dijkstra算法的分簇路由

无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的网络寿命与节点的能耗直接相关。分簇路由是缓解节点能耗速度的有效措施。但是若分簇路由所选择的簇头位置以及数据传输路径的不合理,会加剧节点能量消耗,缩短网络寿命。为此,提出一种基于Dijkstra算法的分簇路由（Clustering Routing-based Dijkstra,CRBD）。CRBD路由先利用节点的剩余能量及离汇聚节点距离信息选择部分节点作为簇头,并禁止拥塞节点担任簇头。利用贪婪启发式算法构建簇。利用Dijkstra算法构建簇头间的最短路径,缓解簇头的能量消耗。仿真结果表明,相比于基于改进萤火虫聚类的能效路由（Energy Efficient Routing based on Improved Firefly Clustering,EIFC）,CRBD路由中节点的平均能耗下降了约12.3%,并且CRBD路由的数据包传递率保持在85%以上。