基于三粒子纠缠态的量子安全直接通信协议

提出了一种新的三粒子量子安全直接通信协议。通信过程利用decoy光子来检测窃听,保证信道安全。发送方将秘密消息编码在不同幺正操作上,通信双方通过Bell基和Z基测量可直接传递秘密消息。由于所有粒子都用于传输秘密消息,且传输一次可获得两比特信息,该协议具有较高的量子比特及量子密码协议效率;三粒子纠缠态的制备是已实现技术,该协议具有实际操作的意义。此外,该协议在量子信道中也是安全的。     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

粒子滤波跟踪弹道下降段在炮位侦察中的应用

在传统的炮位侦察方式中,往往对对方炮弹弹道上升段采用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道跟踪,这就导致了阵地部队安全性和雷达威力受限的问题,而开展对方弹丸弹道下降段跟踪的研究有利于解决这一问题.对于弹道下降段的跟踪,采用传统的扩展卡尔曼滤波方法无法满足炮位侦察的精度需求,而粒子滤波方法的应用使得这一思路变为可行.首先描述了对下降段弹道跟踪时炮位侦察的全过程,并建立了待跟踪弹道目标的状态空间模型,然后应用粒子滤波方法对下降段弹道进行了跟踪辨识.仿真结果表明,粒子滤波具有比扩展卡尔曼滤波精度更高和运算时间更长的特点,其仿真结果能够满足炮位侦察的精度要求.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

世界化生放核防护装备技术的最新进展

正近年来,国际化生放核(CBRN)防护装备技术呈现出明显的创新、融合、综合、集成的发展趋势。不仅体现在对威胁源项防护的广谱化,更体现在多种防护思想的创新、多种防护原理的融合、多种防护技术的综合和多种防护功能的集成。它们也许还处于思想创新、原理探索、实验研究阶段,还有待生产制造水平方面的检验,但毋庸置疑的是,这些新技术在相当大的程度上代表着防护装备技术的发展趋势。可以预见,随着科学技术的不断进步,技术难题的不     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

基于粒子群实验寻优算法的后勤装备维修器材仓库布局选址

针对我军后勤装备维修器材仓库分布点多面广、配送时效性不高、整体保障效益偏低等问题,建立了基于混合整数规划的仓库布局选址模型,设计了粒子群实验寻优算法进行求解。以SY战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到了该战区的后勤装备;维修器材仓库布局方案,并与基本粒子群算法进行了对比分析。     

融合阈值法和边缘提取的图像分割算法

针对阈值法分割目标区域不完整和边缘提取断续边缘多的问题,提出了一种融合阈值法分割和多尺度边缘提取的图像分割算法。该算法充分利用阈值分割提供的目标区域信息和边缘提取给出的边缘信息,采用基于区域生长的最大轮廓法连接断续边缘,填充目标孔洞,完成目标分割。利用Matlab平台对该算法进行了验证,结果表明:该算法能有效分割出目标完整轮廓。     

基于模拟退火的P SO算法在舰载机回收中的应用

在舰载机回收过程中,着舰指挥官要综合考虑剩余油量、战损、气象条件等不确定因素的影响,对舰载机进行实时调度,确定安全快速的着舰次序。建立了舰载机着舰回收模型,给出着舰风险成本函数,利用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数最优化处理,为避免算法陷入局部最优,选择具有突跳能力的模拟退火算法进行局部搜索。仿真结果证明,基于模拟退火的粒子群算法具有快速收敛的优点,能寻找出合理的着舰序列。