有源诱饵的极化鉴别研究

针对全极化测量体制雷达,研究了有源诱饵等欺骗性电子干扰的鉴别问题。首先详细分析了干扰机天线为圆极化和线极化两种典型情况下有源诱饵的极化特性,探讨了雷达目标的极化散射特性;而后提出了能够有效表征有源诱饵和雷达目标极化特性之间差异的参量———共交极化比及其峰值、聚类中心等概念和定义,并设计了有源诱饵的极化鉴别算法;最后,结合实测数据,计算机仿真实验表明鉴别算法的可行性和有效性。     

上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法

针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。     

北京谱仪(BES) 轻子识别研究——Monte Carlo结果

这项工作是详细研究北京谱仪(BES)轻子识别的一部分。本文报告了π/μ、π/e分辨的Monte Carlo 结果。结果表明:在北京谱仪中π/μ分辨有两个有效的截断,即位置与方向。对于π/μ分辨也有两个有效的截断,即总电荷量沉积和二极矩。     

武器系统概率指标的贝叶斯决策评定方法

剖析了武器系统试验工程领域中常用二项分布经典假设检验方法存在的问题,从贝叶斯决策思想和理论出发提出了概率指标评定的新方法,通过实例对比证明了贝叶斯决策评定方法有效解决了二项分布经典假设检验方法中存在的问题。     

对装备需求的辨证认识

分析了装备发展的根本原因和装备需求的本质,提出装备需求同时具有客观性和主观性2种性质。阐述r客观与主观装备需求的主要特点和相互关系,以及认清装备需求的本质对装备需求开发乃至装备发展工作的现实意义。提出发挥人的主观能动性,创新装备需求,是实现装备科学发展和扭转装备发展被动局面的最佳途径。     

一种基于组合降维的图像识别方法

为克服图像识别中传统方法需要进行高维矩阵奇异值分解的困难,提出了先局部降维再总体降维的组合变换方法.ORL人脸图像数据库的实验表明,这一方法不仅减少了运算量,而且能较好地解决人脸这样一类复杂的图像识别问题;总体来说优于传统的基于KL变换的识别方法.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。     

远程低频鱼雷被动自导中的左右舷分辨技术研究

对拖曳线阵列领域已有的左右舷分辨技术给出了简要的介绍,对具体的实现方法作了相应的分析.在三元阵基础上改变处理方法,得到了适用于鱼雷低频被动自导的左右舷分辨技术方案,并用理论和实验结果验证了方案的有效性.     

实现步进式频控系统的新方法及系统性能评估

为使采用旋转调谐磁控管单级振荡式发射机的雷达系统,实现频域上的变频控制进行频率对抗反干扰,针对老雷达中存在的变频速度慢、变频带宽窄、自动跟踪区域小、跟踪精度差的问题,提出并实现了一种双闭环数字化中频周期积累、时宽及电压比较频控法,给出了理论分析和工程实现的经验公式,分析和实践表明,该系统较好地解决了老电路存在的问题,大大提高了跟踪精度和跳频速度。