显示界面复杂目标辨认研究

为了使作战人员更快速地辨认武器系统显示界面目标,研究人对不同复杂程度及大小的目标符号辨认情况,为武器系统显示界面的目标编码设计提供依据。提出目标符号复杂度的定义,建立复杂度计算公式,对符号的复杂程度进行量化。通过测定被试完成搜寻特定目标的时间,建立反应时间和符号复杂度与大小、高复杂度目标数量与大小的线性回归模型。提取被试辨认不同复杂度目标的脑电信号,分析脑负荷。结果表明符号复杂度越低或尺寸越大,目标越容易辨认;当大小一定时,人对复杂度3以下的目标辨认情况较好,对复杂度3以上的目标辨认绩效明显下降;脑负荷随着目标复杂度的增大而增大。结论为武器系统显示界面的符号复杂度应设计在3以下,高复杂度目标符号使用时应合理调整其大小。     

机动管线水顶油排空油水混合物切割工艺研究

排空是机动管线的一项经常性作业。在水顶油排空过程中,不可避免地会产生混油,因此混油的切割工艺尤为关键。通过对机动管线水顶油排空作业终端混油切割流程、设备操作的分析,提出了采用1个三通球阀代替2个闸阀的切割流程,自行搭建了实验平台,测量了三通球阀的流动特性,论证了三通球阀作为机动管线混油切割阀的可行性。实验表明,新流程的使用降低了切割操作难度,提高了切割作业的快速性和准确性。     

西点军校管理文化特点及启示

西点军校管理文化,是西点在200多年的发展过程中形成的行为方式、管理制度、价值标准和道德规范。西点军校管理文化的特点集中体现在：造就国家精英的目标文化、落后必遭淘汰的竞争文化、没有任何借口的执行文化、英雄就在身边的激励文化、决不容忍欺骗的诚信文化、团结就是力量的团队文化等方面。借鉴西点管理文化,我军院校应注重素质培养、造就一流人才,突出思想教育、提升职业品格,健全体制机制、强化管理效果,不断改善我军院校管理,真正担负起培养高素质军事人才的重任。     

神经网络在精确打击目标识别中的应用研究

目标识别正确与否直接影响到防空火力的部署、分配及有效打击.利用BP神经网络识别精确打击目标并进行了仿真实验.建立了样本库,提取图像的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.仿真结果表明,不变矩理论很好地解决了3维物体的2维图像在旋转、平移、缩放时能否成功提取图像特征的问题,而采用LM优化算法的BP神经网络训练速度快,识别准确率高.     

相参雷达间歇采样灵巧干扰方法

间歇采样转发干扰是针对相参雷达一种有效的干扰方法,它利用脉压雷达匹配滤波特性,能够对雷达形成假目标干扰.首先分析了间歇采样转发干扰方法,指出了间歇采样转发干扰的不足之处,即脉压后干扰能量损失和假目标分布均匀,进而提出了间歇采样灵巧干扰方法,新方法形成的假目标分布不均匀,使得雷达识别真假目标可能性大大降低,仿真实验验证了新干扰方法的有效性.     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

基于信息损失最小的预警卫星传感器调度模型

科学合理地调度预警卫星传感器资源是提高弹道导弹预警作战效能的重要手段.在预警卫星传感器资源(主要是凝视探测器)有限而进攻弹道导弹目标数量较多时,利用最小信息损失准则,将传感器调度问题转化为最优访问路径问题进行建模研究,满足了导弹预警资源调度的需要,仿真结果验证了模型的可靠性和可用性.     

新疆高校地方特色课程对大学生文化观的影响研究

《新疆历史与民族宗教理论政策教程》是最具有中国特色、新疆地方性特色的课程,开设此课的目的是为了提高大学生思想、牢固树立马克思主义"五观"理论。为了解课程对大学生文化观的教育效果,选取民族班大学生进行研究发现,课程开设后,少数民族大学生的多元文化观显著提高了。居住格局、家庭语言交流类型、上大学前的学习模式等个体变量会影响文化观的提高程度。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

基于记忆有理函数的功率放大器行为模型

针对功率放大器的非线性特性及记忆效应,提出了一种基于记忆有理函数的功放行为模型。在传统记忆多项式模型和无记忆有理函数模型基础上,构建记忆有理函数模型,并利用共轭梯度法辨识模型系数,同时比较不同记忆深度和不同非线性阶数下的归一化均方误差,获取最佳记忆深度和非线性阶数。采用多载波的WCDMA信号和MRF6S21140H功放来验证模型的有效性,并与记忆多项式模型、无记忆有理函数模型进行了比较。结果表明,记忆有理函数模型在减少系数数目的同时具有更好的逼近精度。