威布尔比例风险模型装备状态维修检测间隔期研究

针对装备的实际寿命受到多种复杂因素影响的情况,以威布尔比例风险模型为基础,建立了反应装备状态的可靠度模型,针对传统参数估计方法的不足,提出了利用遗传算法进行模型参数估计的方法。同时,利用主成分分析法,保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,简化了状态参数。以故障风险为决策目标,建立了状态维修检测间隔期决策模型。通过实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别

为了能充分利用目标的散射中心进行弹道目标识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换(FFT),实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息。最后提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别,该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,判定目标所属的类别。仿真实验表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

SURF算法在铸造缺陷无损检测中的应用

通过对铸造缺陷无损检测方法的研究,依据X射线成像特点,提出了一种基于SURF算法的自动检测方法:首先对标准样本图像构件采用SURF算法提取相应的特征值,得到样本构件的SURF特征;然后在旋转工作台旋转一周范围内提取待检产品的SURF特征,并与样本构件进行匹配;最后根据特征点的匹配个数判定产品是否含有此构件。实验结果表明,该方法能够准确地检测出产品是否含有特定构件,为铸造缺陷无损检测提供了一种新的检验方法。     

德国陆军接收最新型号的“豹2A7”型主战坦克

据2014年12月11日的《简氏防务周刊》报道,德国克劳斯-玛菲-威格曼(KMW)公司于2014年12月10日在公司位于慕尼黑的机构向德国陆军交付了"豹2"坦克的最新型号的—"豹2A7"型主战坦克。"豹2A7"型主战坦克利用了比较早生产的多种型号坦克的制造技术,包括"豹2A5"型、"豹2A6"型和"豹2和平支     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

块Toeplitz矩阵低复杂度求逆的卫星导航空时抗干扰算法

采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

边境安全风险评估矩阵模型构建研究

提出边境安全风险和边境安全风险评估的概念。围绕边境安全风险状态和边境安全风险类型两个维度构建边境安全风险评估的矩阵模型。其中,边境安全风险状态维度包括边境安全风险源活跃度、边境安全风险源聚集度、边境安全风险供应链成熟度、边境安全风险源异常度;边境安全风险类型包括外生型边境安全风险、内生型边境安全风险、网络型边境安全风险、跨境型边境安全风险。并论述了边境安全风险评估矩阵模型的应用。     

武警院校指挥类“合训”学员军事素质科学评价研究

针对武警部队第一批指挥类“合训”学员,选取部分“合训”学员的军事体能考核成绩,利用多元统计中的主成分分析方法,构造科学、客观的评价函数,对学员军事体能考核指标体系进行综合评价,并对每一名学员考核成绩排序,为武警部队“合训”学员教学、管理提供参考。     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。