基于混响室的雷达回波传输环境模拟

为检验雷达回波传输质量,完成基于莱斯因子K的混响室电磁环境分级,提出混响室条件下雷达回波传输环境模拟评价参数信杂比S,对比分析莱斯因子K和信杂比S的测量原理．实验结果表明：混响室可用于雷达回波传输环境模拟．     

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.     

兵团职工家庭教育投资行为影响因素分析——基于兵团农六师459份问卷调查

家庭教育投资行为决定着孩子的未来,文章通过459份问卷调查,从影响家庭投资行为的经济收入、教育投入、教育观念、教育方式、家长受教育年限、家庭子女受教育距离、子女的数量等因素进行统计分析,结果表明:家长受教育年限越长,家庭教育投资行为呈显著正相关,家庭中子女数量对家庭教育投资呈负影响。     

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。     

UUV编队协同搜索静止目标的准最优方法

考虑到操作的简单性且实际执行搜索任务时搜索力不是无限可分,将连续空间的搜索问题转换为离散空间的最优搜索问题。通过划分网格,将连续的目标位置分布离散化。根据最优搜索理论,提出了单个无人水下航行器的准最优随机搜索方法,较好地逼近理论最优值。并以此为基础,分析了无人水下航行器编队的3种协同搜索方法:集中最优搜索、分散最大概率搜索和准最优搜索。最后通过实例仿真,得出了编队准最优搜索策略的有效性、优越性和可操作性。此方法将对无人水下航行器编队的战法研究具有参考借鉴意义。     

导弹打击三角形目标毁伤面积的一种解析计算方法

导弹火力运用研究中常常需要进行导弹打击面目标的毁伤面积计算,而三角形目标的毁伤面积计算是火力运用中诸多毁伤问题研究的基础,快速准确地完成其运算是前提.以斯特瓦尔特定理为基础,推导了圆与三角形相交部分面积的计算方法,通过点乘和叉乘有效回避了复杂计算,以圆心为三角形一个顶点时的三角形与圆相交部分面积计算为研究对象,分析了两者相交面积计算的各种情况,并给出具体计算步骤.算例表明,该算法运算量小,计算结果准确可靠.     

坦克火力运用智能系统目标威胁度评估模块

随着科学技术的发展,未来战争将有更多的智能化武器出现,坦克火力运用智能化将是坦克火力系统的发展方向,而目标威胁度评估是该系统的核心模块.应用BP神经网络建立了坦克目标威胁度评估模型,对影响因素进行了分析与预处理,并构造了3组训练样本.利用MATLAB7.0中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对样本和影响因素进行训练、仿真.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决坦克目标威胁程度与影响因素之间的非线性关系,评估坦克目标威胁度有很强的客观性和科学性,对未来坦克火力运用智能系统的建设具有一定的借鉴作用.