智能时代的军事训练变革

随着智能技术的发展,人类已逐步迈入智能时代,而智能时代催生了军事训练变革。本文从智能技术影响军事训练典型领域的角度,分析了智能时代背景下,以大数据和人工智能为核心的智能技术,如何影响军事训练的理念、内容、方式及管理,并催生了这些领域的变革。研究表明,智能时代发展背景下,军事训练理念将更加先进,训练内容更加融合,训练方式更加有效,训练管理更加精准。     

一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大...     

知识图谱的预警探测体系探测效能贝叶斯评估方法

战争中,预警探测体系作为典型的复杂系统,其探测效能发挥情况的有效评估一直是亟需人们研究解决的重要现实问题。突破了传统效能评估方法的局限,在分析了知识图谱技术、贝叶斯评估方法基本原理的基础上,提出了基于两者综合运用的预警探测体系探测效能评估新方法,利用专家知识和实验数据构建知识图谱,并进一步使用贝叶斯网络方法实施知识推理,从而实现了体系探测效能评估。通过构建具体作战场景,验证了所提方法的有效性,并基于推演数据分析了所提方法的评估情况。     

基于多DSP系统实现的非聚焦合成孔径实时成像处理

合成孔径成像是提高图像方位向分辨率的有效方法,但算法运算量大,在机载条件下往往实时性得不到保证。采用非聚焦成像算法可以在分辨率与运算量之间作一个折衷,可以在分辨率要求不是很高而需要实时性很强的情况下,输出方位向得到较大改善的实时图像。在简要介绍非聚焦合成孔径成像原理和TMS320C6203芯片特点的基础上,着重讨论了非聚焦合成孔径成像算法基于多DSP系统的实时实现,分析了系统性能并给出了实验结果。     

基于改进局部投影算法的非线性时间序列降噪

改进了非线性时间序列降噪的局部投影算法,并应用此算法对含噪Lorenz混沌信号进行降噪,将其与小波分析降噪效果进行比较,实验结果表明:改进的局部投影算法对非线性信号降噪效果十分明显。     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。     

基于瞬态冲击法的方钢管混凝土柱脱空检测试验

通过对有脱空缺陷的方钢管混凝土柱试件进行瞬态冲击作用下的检测试验,提出了根据振动信号频率变化、频谱峰值和WVD时频分布中频率的时间连续性等特征来进行脱空检测的新方法。基于WVD时频分布特性,提出了使用平均频率作为脱空判别指标。结果表明：当方钢管混凝土柱存在脱空,振动信号的平均频率发生明显降低,频谱图中频率成分简单,归一化频谱峰值高,在WVD时频分布三维图上呈现沿时间轴连续的偏平峰。说明该方法对检测方钢管混凝土柱脱空具有一定的有效性。     

新疆公安边防维稳预警情报收集中的问题与对策

新疆维稳形势严峻,预警是维护社会稳定的重要途径。情报收集是成功预警的前提和基础。当前的新疆维稳预警情报收集工作还存在收集主体素质不高,群众优势未能充分发挥,缺乏有效交流与合作等问题。为此。必须加强情报队伍建设,构筑人民防线,完善协作机制,加强情报交流,以改进情报收集工作。     

直接耦合干扰的自适应两级补偿方法

针对水下电磁探测系统对直接耦合干扰的补偿精度受限于硬件采样分辨率的问题,研究了基于自适应技术的直接耦合干扰两级补偿方法。采用高速 DSP 芯片实现直接耦合干扰补偿电路,完成直接耦合干扰的粗调补偿;提出了基于可变遗忘因子的 QRD-LS 算法,并采用基于该算法的自适应陷波器实现了直接耦合干扰的微调补偿。实验研究验证了两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿性能。结果表明：基于可变遗忘因子的QRD-LS 算法稳定性好,收敛速度快;基于该算法的自适应两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿精度达到10－4倍。