美军太空信息支援战区作战研究

为了保证太空信息能自顶向下融入到战区联合作战行动,实现太空信息支援力量与其他作战部队的跨域协同,美军建立了体系健全、功能完备的太空信息支援系统。本文梳理归纳了美军太空信息支援力量体系,针对太空信息支援战区作战的指挥与运用流程,分析了“统分结合、视情授权”的太空信息支援战区作战指挥体系,研究了“需求提出－汇总分析－分类提供”的支援作战流程,对天基侦察监视、卫星通信中继、卫星导航定位的需求管理、任务规划与资源调度的具体运用流程进行了分析,总结了美军太空信息支援战区作战指挥控制的特点。希冀本研究可为太空信息支援作战的指挥体系构建和指挥控制流程设计提供一定参考。     

Multi-scale traffic vehicle detection based on faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment

It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance.     

履带车辆转向性能指标分析及实验研究

转向性能是评价履带车辆机动性的重要指标之一.文中针对转向角速度、转向半径和转向消耗功率3个指标,分别在不考虑履带滑转滑移的理想条件下和考虑履带滑转滑移的实际情况下,对履带车辆的转向性能进行了讨论和分析,对2种条件下履带车辆的转向性能的变化进行了比较.为了对履带车辆在转向过程中履带的滑转和滑移程度进行定量的分析,定义了履带的滑转和滑移系数.通过实车实验,对分析结果进行了验证.     

高速三体船研究综述

从水动力理论、模型试验和船型优化等方面对高速三体船的研究进展进行了综述,阐述了高速三体船的应用前景,归纳评述了有关的研究成果和尚存在的问题,并提出了关于这种新船型的若干研究方向.     

损耗地面上线天线的一种近似计算方法

在普遍镜像法分析地面上垂直天线特性的基础上,提出了一种修正的镜像法,该方法能提高计算的速度.通过仿真计算以及对测量结果的比较,发现VLF天线输入阻抗随着地面电导率的改变而明显变化,而且大地的形状和地质在一定程度上影响VLF天线的发射效率.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

高校学生宿舍楼火灾危险性的模糊综合评价

依据高校学生宿舍楼火灾危险性的影响因素,应用模糊识别理论构建了高校学生宿舍楼火灾危险性评价指标体系,并利用层次分析和多级模糊评价相结合的方法对某高校学生宿舍楼火灾危险性进行综合评价。研究表明:该方法的评估结果符合实际情况,且简便可行,具有较强的实际应用性。     

基于类间最大方差法的铁谱磨粒彩色图像自动分割

在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。     

复杂系统评估的综合层次分析法

针对现今多样的复杂系统评估问题,在原来传统层次分析法的基础上作了进一步的改进和扩展,形成了综合层次分析法———CAHP.该方法可运用于多类型属性并存的复杂系统评估中,并能对单个评价对象给出量化评估值.实践证明,该方法具有可行性和有效性.     

仿真系统可信度分析

系统仿真可信度研究是合理利用系统仿真结果的前提。分析了系统仿真可信度的研究现状,提出了利用层次分析法进行可信度评估的思路,阐述了仿真试验结果与飞行试验结果进行静态一致性检验和动态一致性检验的方法。讨论了静态一致性检验的置信度,给出了置信度与弃真概率和采伪概率的关系,为提高和考核系统仿真精度奠定了基础。