海洋环境对反潜巡逻机声纳浮标搜潜装备的作战保障

反潜巡逻飞机具有快速反应能力强、航程远、留空时间长、可装备多种搜潜设备和攻潜武器以及不易受潜艇威胁的优势,已成为世界海军强国竞相发展的装备。海洋环境对航空兵反潜作战的影响巨大,能否充分利用海洋环境条件,关系到搜潜器材能否及时、有效地发现潜艇目标。主要分析了海洋环境噪声对反潜巡逻机浮标搜潜装备的作战保障问题。     

新型优化同心筒自力发射流场机理与降温效果

针对同心筒自力发射结构优化与热环境改善的问题,基于雷诺平均方程及轴对称N-S方程,依托弹性变形和网格再生成方法结合的动网格技术,对3种不同结构形式同心筒发射装置的二维轴对称流场进行了非定常数值计算,得到了不同结构条件下动态的流场机理及导弹热环境特性。计算结果显示:导流器方案能实现燃气流迅速顺利排导;筒底收缩段设计能有效遮挡反溅燃气流;筒口导流板结构较好抑制了内筒的"倒吸效应",确保导弹和内筒的热安全;揭示了优化同心筒的流场结构与降温机理,可为相关研究提供参考。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

雷达辐射源识别技术面临的主要挑战及对策

信息化战场上,复杂电磁环境严重制约雷达辐射源识别过程。通过梳理雷达辐射源识别技术发展阶段及各阶段主要识别方法,深入分析了现阶段雷达辐射源识别技术面临的主要挑战,并提出应对策略,为创新雷达辐射源识别方法提供借鉴。研究表明,针对未来战场雷达识别面临的主要挑战,平时做好预判,熟谋对策,将极大地有利于战时进行雷达辐射源识别,进而促进整个电子对抗行动作战效能的发挥。     

伞翼无人机线性自抗扰高度控制

针对伞翼无人机参数不确定性和复杂环境干扰敏感的问题,提出一种伞翼无人机线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)高度控制方法。建立伞翼无人机8自由度飞行动力学模型,并引入风场和降雨模型以更加准确地模拟真实飞行环境。基于LADRC确定总体控制架构,设计线性扩张状态观测器对所有扰动进行估计,并引入误差反馈率在控制中实时补偿。使用该控制方法在多种扰动工况下进行伞翼无人机高度控制仿真实验。仿真结果表明,基于LADRC的高度控制方法能够有效克服内扰和外扰的影响,实现高精度高度控制;与传统PID控制效果相比,LADRC控制器具有更好的抗扰能力和鲁棒性。     

融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

持续推进强大海军建设必须要有良好的法治环境作基础

海军建设任务重、周期长、投入大的特点决定了持续推进强大海军建设,必须要有良好的法治环境作基础。文章坚持运用辩证唯物主义的立场、观点和方法,通过对近代中日两国海军建设在经费投入、规划审定、法规制定三个方面具体做法的比较,深入分析了近代中日两国海军兴亡背后的法制因素,指出当前持续推进强大海军建设必须深入学习贯彻党的十八届四中全会精神,按照依法治军方略,强力推进依法治军进程。     

一种融合显著性的Adaboost的电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。