时域超宽带紧缩场雷达目标特性测量系统研究与开发

介绍时域超宽带雷达目标特性测量系统的工作原理及测量软件的开发过程。首次将数字取样示波器应用于紧缩场,研究测量原理,给出系统结构及测量流程图,开发超宽带紧缩场暗室雷达目标特性测量系统,包括雷达散射截面测量、极化散射矩阵测量和微波成像等模块。最后给出该系统测量获得的部分数据。     

截击机作战起飞规划分析

根据截击机在优化的目标分配形式下拦截效果的概率模型,导出了截击机在拦截多攻击机机群时的最优目标分配形式,研究了机场飞机起飞架数与机场战术、技术参数、机场飞机的战术、技术参数以及与攻击机的进攻态势之间的关系,确定了多机场飞机对多攻击机机群进行最优目标分配时所应满足的量化关系,给出的模型可对作战决策过程提供理论依据     

外卡式传感器特征参数的提取与分析

基于试验所检测到的压力波形,通过分析燃油喷射过程,提取了压力波形的特征参数,着重给出了特征点识别的新算法,井用MATLAB开发了相应软件。最后,根据识别结果,分析了调整参数对特征参数的影响。     

武器系统综合效能模糊识别模型

武器系统的综合性能评价是一个半结构型多目标决策问题,引入指标相对隶属度概念,提出了一种新的指标权重确定方法,并综合模糊优选、模糊识别等理论建立了武器系统的多级模糊识别模型。示例对三型反舰导弹武器系统效能进行模糊识别,得到其性能相对客观的评估。     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

机动车辆自动识别系统

基于视觉的机动车辆自动识别方法工程量小、检测范围大、系统安装相对灵活，是一种很有前途的方法。目前已开发的商业系统大都用在日间辅助交通管理上。为改善视觉交通检测系统的实用性和增强系统的功能，本文作者对模型系统进行了深入的理论研究，提出了２．５维图像的新思路，提取车辆外形的综和特征更为准确，自适应识别方案使车型识别准确灵活，车头颜色特征的利用使识别的准确性进一步提高。实验证明，系统对光线的适应能力也明显增强，系统的稳定性得到改善，有望扩大系统的使用范围。     

中型坦克对斜方向运动目标射击的误差分析

本文通过装有××型简易火控系统的中型坦克,利用短停射击的方法,对斜方向(航路为45°)运动目标射击进行了误差分析和命中概率的计算,从射击的角度说明了新装备火力性能的先进性,进而提出在新的军事战略方针和新装备条件下,发展射击教范和改进训练方法的几点看法.     

卫星及其诱饵的表面瞬态温度场

文中给出了计算空间目标和诱饵表面温度场的方法,比较了目标和诱饵表面温度特性的差异,指出了这些差异对点目标自动识别的重要意义。     

红外图象的预处理与目标分割

文中介绍了采用数字低通滤波器去除红外图象中背景起伏的方法;在红外图象中采用统计矩来估计目标的位置与特征;描述了一种分割红外目标图象的新方法。对红外图象与模拟图象的处理都表明是一种面向实际应用的红外图象处理技术。