基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

水中微气泡上浮过程的力学影响因子研究

从受力分析的角度,对气泡运动方程进行了推导,并对半径在40~500μm之间的微小气泡上浮过程进行了仿真计算。结果表明,当半径小于500μm、气泡上浮距离大于0.1 m时,可忽略加速过程对气泡上浮速度的影响。在此基础上,对气泡运动方程进行了详细分析,结果表明,阻力系数与粘滞系数是影响气泡上浮速度的主要因素,它们的取值与上浮速度成反比,并得出了Re≤150条件下的微气泡运动通用的阻力系数表达式。     

“V”字运动让纳粹犬为惊恐

第二次世界大战爆发后,西欧各国相继沦陷,不少人纷纷流亡英国。比利时人维克多’德拉维利,每天以“不列颠上校”的名义,利用电台从英国向比利时广播,号召同胞们奋起抗击德国占领军。1940年末一个晚上,他在广播时以“V”字代表胜利的口号,发动人们在德军占领区内到处书写“V”,表示对斗争胜利的坚定信念。几天之内,在比利时首都和其他城镇的墙壁上、街道上、车辆上、电线杆上,到处都能见到用多种方法书写的大大小小的“V”字,就连德军的兵营、军官住宅区里也时有可见。后来,“V”字不胫而走,很快传遍欧洲各国。亲朋好友见面,也往往伸出食指和中指,打个“V”字手势,心照不宣地预示反法西斯斗争的胜利。就连英国首相丘吉尔也喜爱打“V”字手势。许多妇女的胸针出现了“V”字式样。     

外国军队信息化建设的内在规律

军队信息化建设既是一个动态发展的军事事物,也是一个军事事物的客观运动过程。这一事物或过程具有特定的内涵和外延,其发展或运动需要从内部外部获取动力,有自身的目的性和独特的轨迹。外国军队信息化建设的内在规律是其基本规律体系中其他规律得以存在和运行的基础和依据,对其准确把握和深刻认识十分重要。     

多平台多目标运动建模与仿真

针对现代战场环境下多平台多目标运动的特点,建立了各种机动、非机动目标运动模型,主要有蛇形机动、转弯和导弹比例导引等几种常见运动模型,并运用Matlab软件分别对其进行了计算机仿真。仿真结果表明,建立的数学模型与实际的目标运动基本是吻合的,可以用来描述目标的运动。     

运动目标视频检测与跟踪方法

运动目标跟踪的根本任务是根据目标的运动模型和图像特征估计它们的轨迹。提出一种运动目标检测、跟踪的方法。首先使用基于自适应混合高斯模型的背景差方法提取运动区域。目标的运动估计采用扩展卡尔曼滤波,由预测位置确定初始的候选区域。然后根据目标与候选区域的变化程度确定匹配需要的特征信息。如果目标只有一个候选区域并且它们之间的区域特征变化微小,那么它们的匹配不需要额外的信息。如果目标有多个候选区域或者单个候选区域可是它们的区域特征变化激烈,除了区域特征外还使用边缘特征,通过计算目标和候选区域的边缘的部分Hausdorff距离来确定目标的最佳匹配区域。实验结果表明,该方法在存在遮挡的情况下也能够连续的跟踪多个运动目标。     

依据观察器方位序列估算目标运动参数的方法

利用目标的方位序列跟踪目标的运动参数是非线性领域的一个经典问题。给出了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数 ,并利用工作点漂移的技术解决了滤波器在方位小变化量时系统的不稳定现象。研究了利用观察器方位序列估计目标运动参数的方法。     

多维运动平台对武器发射精度的影响及修正

根据运动学原理推导了六维运动平台对发射精度影响的较精确数学模型(经弹导方程验证),给出了修正或控制的方法,指出现行修正方法的缺陷和适用条件.     

孙中山与援闽粤军

“援闽粤军”是孙中山先生亲自组建的一支由革命党人掌握的武装力量 ,是国民党最早的“党军”。在孙中山的呵护、裁培下 ,援闽粤军在福建成长、壮大 ,建立了闽南护法区 ,并最终打回广东 ,推翻了桂系军阀的统治。孙中山适时调整政策 ,为援闽粤军的生存发展争取相对宽松的环境 ,孙中山是援闽粤军的总军师和“后勤部长”。     

镶嵌式径向滑动轴承静特性分析

分析计算了镶嵌式径向滑动轴承中油膜的压力分布、承载量、摩擦系数和流量,得出镶嵌式径向滑动轴承具有不同于普通径向滑动轴承的静特性.