交叉相关ISAR快速包络对齐方法北大核心

逆合成孔径雷达成像(ISAR)的第1步是运动补偿,而包络对齐是运动补偿的第一步,决定了ISAR系统相位补偿,方位向定标等后续处理的精度,因此对于运动补偿非常关键。现有的包络对齐方法,大都基于相邻包络的相关法,容易产生漂移误差,突跳误差和积累误差,影响包络对齐的精度。分析了这3种误差出现的原因,提出了采用交叉相关的包络对齐方法,该方法在不增加运算量的情况下,消除了这3种误差,仿真实验证明了该方法简单有效适合工程应用。     

浅谈T（S）函数在准静态热力学过程中的应用

本文简要分析了T(S)函数在准静态热力学过程中的应用,给出了确定过程中最高(低)温度及吸(放)热转换点的方法。对利用T(S)函数计算热循环效率进行了初步的探讨。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

基于态势熵的战场情报融合系统建模与仿真

战场情报融合系统抽象为由传感器、融合两类节点经信息链路互连的网络化结构模型,参考信息熵的概念提出态势熵对传感器节点所获取态势信息进行定量计算,将交叉信息融合作为情报融合过程的核心环节,通过协方差修正矩阵解算融合节点的联合态势熵。仿真结果表明:传感器节点扫描频率、融合节点关联信息处理能力是影响系统态势信息质量和融合速率的重要因素;减少信息共享链路能够缩短时延使系统更快获取信息优势。     

基于集对分析的坦克多目标威胁评估方法

针对在未来陆战场复杂多样的局势下,坦克应具备对敌目标实时准确威胁评估的能力。基于客观的熵权法和模糊的集对分析方法,提出坦克的战场威胁评估方法。能够在基于客观目标分析的基础上,引入熵的概念来决定威胁评估的权重分布,在评估过程中考虑到评估自身的随机性与不确定性,采用区间数的形式,利用模糊的集对分析方法,进行评估过程中的计算,达到简单快速的计算过程。经应用实例计算证明,该方法具备相当准确性,评估结果合理,评估方式灵活实用,可满足评估的实时性需求。     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题,建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态,将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量,利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明,该模型评估结果合理,可操作性强。