基于分类算法的装备健康度评估方法

装备健康度的准确评估是装备作战训练工作开展和维修保障对策实施的基础,针对传统装备健康状况难以科学评估的问题,提出了综合考虑装备寿命、使用维修情况、装备及其子系统健康状况的装备健康度评价模型,结合装备健康度分类多和样本数据不平衡的特点,采用7种分类算法和10种样本均衡方法对装备健康度进行评估。实验表明,综合运用Near-Miss、SMOTEENN、SMOTE Tomek采样方法和DT、GBDT、RF分类算法,可以有效提高装备健康度分类和指标水平,为装备健康状况的合理评估提供了有效方法。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

不断加强党对武装工作的领导 推动国防动员和后备力量建设取得新的进步

党管武装是我们党在长期革命历程中形成的优良传统,也是新形势下加强国防动员和后备力量建设的政治优势和根本原则.当前,国际国内虽然保持总体和平、稳定的基本态势,但西方敌对势力对我实施西化、分化的战略图谋始终没有改变,各种民族分裂势力和一些邪教组织活动也十分猖獗.     

逆向选择、混同均衡与人才流失——对我军人才流失现象的一种解释

我军的人才流失现象可以理解为作为军事劳动力购买者的军队在与军人的博弈中处于信息劣势而产生的逆向选择。文章在建立我军人才流失的逆向选择模型的基础上,通过分析教育对于解决逆向选择问题的信号作用,认为我军处于无法解决逆向选择问题的混同均衡状态,并针对这一现状提出了打破混同均衡、避免人才流失的对策。     

信息化条件下基于大数据的后装一体化保障构想

由于契约的不完全性、专用性资产的存在,导致民企参军的谈判过程中,一方可能利用另一方因专用性资产投资的锁定效应,而采取机会主义行为将另一方套牢,攫取可占用专用性准租金。这种套牢风险不是单向的,而是双向的,双向套牢风险的存在不仅会降低军品科研生产项目建设质量,而且还会严重挫伤民营企业承担军品科研生产任务的积极性。为有效防范双向套牢风险,本文将从博弈论的角度,建立民营企业与军队采办部门的期望收益与专用性资产投资的函数关系和博弈矩阵,分阶段讨论民营企业与军队采办部门所面临的套牢风险大小及各自的最佳行为选择。以降低民企参军面临的套牢风险,引导更多优势民营企业进入军品科研生产与维修领域,推动军民融合的深度发展。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。     

具有全局收敛性的盲均衡算法

为了解决传统的自适应均衡技术需发送训练序列的问题,采用盲均衡技术,利用接收信号本身的特征使均衡器收敛。提出了一种新的盲均衡算法(C&D算法),该算法将CRIMNO算法和判决引导(Decision Directed,DD)算法相结合,利用信号序列间的互不相关特性,从而使其具有全局收敛性能。实验结果表明:与CRIMNO算法相比,在相同的信噪比下,该算法具有收敛快速、运算量少和残留误差小的特点。     

高性能数字幅频均衡功率放大器的设计与实现

设计实现了一个数字幅频均衡的功率放大器,该放大器由前置放大、带阻网络、数字幅频均衡和功率放大电路四部分构成。采用优质低噪声运放NE5532构成两级前置放大电路;自行绕制电感搭接电路构建带阻网络;基于FPGA设计FIR滤波器,实现数字幅频均衡;选择高效的D类功率放大器进行低频功率放大。测试结果表明,该数字幅频均衡功率放大器具有高增益、高带宽和高效率等优点。     

分布式代理技术在监控系统中的应用

集中式监控模型具有简单高效的特点,特别适合对小规模被监控系统的监控,但集中式监控模型在可靠性方面具有明显的缺陷和不足.针对小规模被监控系统,提出了通过在集中式监控模型中引入分布式机制达到提高监控系统可靠性的思想,同时,提出了适合这一特定模型的选举算法、负责均衡算法、负载指标评估模型,并对负载指标进行了量化.对上述模型和算法进行了详细的阐述,对模型和算法的正确性、性能和可靠性进行了分析.     

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...