一种基于混沌的彩色图像空域半脆弱水印算法

为实现对数字产品的版权保护和完整性认证,提出了一种以最低有效位(LSB)替换算法为核心,以彩色图像RGB图层亮度分量为载体的基于混沌二值密钥随机控制的彩色图像空域有意义水印算法.实验结果表明,算法实现简单,实时性好,具有良好的透明性、安全性和确定性,可盲检测,并能够很好地实现版权保护和篡改检测与定位,同时算法对椒盐噪声的去除、裁剪等基本图像操作和位平面去除等恶意攻击具有一定的鲁棒性,因而是一种性能良好的半脆弱水印算法.     

Hopfield神经网络的防空火力最优分配问题

火力的最优分配是作战计划的重要内容,它包含火力单位特性、目标单位特性、最优准则、射击条件四个方面的内容。简要介绍了Hopfield神经网络的基础知识,建立了防空自动化指挥系统中火力分配的Hopfield神经网络算法一般模型,在此基础上,阐述了利用该算法在火力分配中的一般应用,并通过在计算机上借助C语言编程实现了这一模型,得出了一种比较合理可行的火力分配方案。     

给定降质约束下一类DCT域图像水印算法的拉伸系数估计

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段。与噪声污染类似,数字水印的嵌入必然会损失原作品的质量。数字图像的质量直接关系其商业价值,在给定降质约束下自适应地调节嵌入深度是符合产业化标准的数字水印关键技术之一。根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型,推导了DCT域典型水印算法中拉伸系数与信噪比和峰值信噪比之间的理论关系。依据该理论关系,得到了在给定降质约束下一类典型图像水印算法的拉伸系数估计方法,实验结果表明该估计方法具有较高的精度。     

基于改进AHP与集对分析法的防空兵群阵地选择

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的前提条件,阵地选择与配置的正确与否是防空兵部队能否有效进行抗击敌空袭兵器的一个重要因素.在分析以往防空阵地优选方法不足的基础上,提出了基于改进的层次分析与集对分析的多因素优选方法,建立了防空兵群配置地域方案优选的模型.通过实例分析了影响防空兵群阵地选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,用三标度法确定指标因素的权重,以相对贴近度的大小对待选阵地进行优选和排序.该方法能够定性与定量相结合,模型简单规范,为防空兵群阵地优选提供了一种有效的方法和途径.     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

适应保障建设需要 关注信息作战动员

新军事变革与军队信息化建设的发展,尤其是信息化武器装备的研制与发展,对装备保障和作战保障提出了越来越高的要求.而在常备军不断精简、"军民一体化"思想逐步深入之时,对国防动员的需求,特别是对信息作战动员的建设与发展的需求与日俱增.因此,在提出信息作战动员的基本内涵的基础上,结合国内外信息作战动员的发展现状,对如何有效实施信息作战动员提出几点看法.     

基于分布式排队网络的防空战术协同模型

分析了多个防空火力单元的作战过程,将战术BM/C3的控制协调决策抽象为决策策略。建立了多个火力单元协同作战的排队网络模型,并运用SPN理论对排队网络的运行机制进行了强有力的描述,有效地体现了防空作战过程中的威胁评估、目标分配等战术决策过程。这将为建立大型复杂排队网络,模拟仿真战役层面防空作战过程奠定基础。     

区域地面防空网络化作战传感器系统

区域防空需要三种信息:预警信息、战术指挥信息和制导控制信息,因此应相应的建立三层信息网络系统:联合规划网络、联合数据网络及联合跟踪网络来满足网络化防空作战的需要。对多传感器信息融合的作用进行了分析,并提出了一种适应地面防空网络化作战需要的传感器系统信息融合体系结构。     

地面防空战斗部署方案评估模型

对地面防空战斗部署方案进行评估是防空作战中非常关键的一环,防空战斗部署主要包括防空兵器战斗部署和情报预警雷达组网部署两部分。首先分析了地面防空兵器战斗部署的评估指标体系,用数学规划的方法对其作战能力进行评估。然后运用开马尔可夫排队网络对情报预警雷达组网部署的空情预警能力进行评估。     

A decomposition heuristic for the twin robots scheduling problem

This article provides an efficient heuristic based on decomposition for the twin robots scheduling problem (TRSP). TRSP concerns two moving robots executing storage and retrieval requests in parallel along a shared pathway. The depots are located at both ends of the line and a dedicated robot is assigned to each of them. While moving goods between their respective depots and some storage locations on the line, noncrossing constraints among robots need to be considered. Our heuristic uses a dynamic programming framework to determine the schedule of one robot while keeping the other one's fixed. It finds near‐optimal solutions even for large problem instances with hundreds of jobs in a short time span. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. 62:16–22, 2015