反导保卫区建模研究

反导保卫区是反导作战效能分析的一个重要指标。重点研究多方向来袭时,发射架、制导雷达集中部署与分散部署2种情况下反导保卫区半径的计算方法,从而建立反导保卫区模型。最后通过实例分析验证了该建模方法的有效性。     

刀口边缘误差对传递函数的影响

刀口法是测量光学系统的传递函数一种基本方法,通过对刀口边缘误差建立数学模型,讨论刀口误差对光学传递函数测量精度的影响。对刀口边缘误差进行了定量分析,得出在一定精度范围内测量光强的区域,定性分析了使用拟合法求MTF优于使用均值法求MTF。     

武警院校教育规模化、内涵式发展及其实现途径

将武警院校教育的发展方式作为研究的切入点,在分析过往武警院校教育发展方式所造成的诸如院校数量多、规模小、条块分割、结构不合理、办学效益不高等问题及其原因的基础上,提出了武警院校教育应走规模化、内涵式发展道路的思路,以及武警院校教育实现规模化、内涵式发展方式的具体途径和方法,并对此从理论与实践两个方面进行了论证。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

一种基于区域标记的虹膜内边缘定位新算法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.首先,采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测;然后,利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值,并利用直方图的方法分离出瞳孔区域;最后,采用投影的方法进行瞳孔的定位.实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位.     

基于自由边控制流图的路径覆盖分析实现方法

针对路径覆盖测试,给出了一般循环结构的一种简化处理方案及把按此方案得到的控制流图转化为自由边控制流图方法,并探讨了基于自由边控制流图进行路径覆盖分析的实现方法和优点。     

燃烧室前缘扩张角对旋转爆震冲压发动机的影响

针对圆柱形隔离段-燃烧室构型的旋转爆震冲压发动机,开展了总温为860 K、马赫数为2的来流条件下的直连式试验,探讨了燃烧室前缘扩张角(θ=30°,45°,60°,90°)对爆震波传播特性、工况范围及压力分布的影响。结果表明:当燃烧室前缘扩张角为90°时,燃烧模态均为爆燃燃烧;随着扩张角的减小,燃烧模态将会向锯齿波和混合模态(包含单波阶段)转换。当燃烧室前缘扩张角为30°时,旋转爆震的自持工况范围最宽且燃烧室压力最高;同时,随着燃烧室前缘扩张角减小,实现混合模态的当量比下限降低。此外,分析了燃烧模态对来流的影响,发现:锯齿波/混合模态燃烧室内存在的周期性高频压力扰动会使隔离段内的激波串位置前移;混合模态对超声速来流的影响最为显著。     

车载多接入边缘网络中联合资源分配和动态任务卸载方案

针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。     

一种基于边缘特征提取的景像匹配方法

下视景像匹配制导中,实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致,两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异,边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位,易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法,图像边缘特征提取快速准确,不发生移位,对灰度变化也不敏感。在此基础上,用扩展边缘特征法,克服轮廓变形对边缘匹配的影响,提高精度。试验结果表明,此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。