一种双/多波段红外目标融合检测方法

针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。     

基于核函数的多极化HRRP识别

针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题,提出了基于核函数的识别方法.该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数,然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征,最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类.该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度.多极化HRRP数据的仿真实验结果显示,该方法的识别率比单极化HRRP提高7%～10%;与其他多极化HRRP识别方法相比,该方法不仅降低了提取特征的维数,而且还提高了识别性能.     

低空光电探测系统的研究现状及发展趋势

以无人机为代表的低慢小目标对当前军事产生了重大变革,特别是在复杂作战环境下对现代战争产生的威胁。本文通过对多种探测手段的分析,阐明了光电探测在低空复杂背景探测下的绝对性优势,分析了光电探测系统的研究现状,介绍了当前光电系统面临的四个主要的挑战难题:大视场远距离探测、大视场与高分辨兼容、复杂背景低虚警探测与高精度识别、多目标跟踪定位,并给出了对应的解决思路,同时也是未来光电探测系统的发展趋势,通过光电探测能力的提升,实现真正与雷达能力的匹配。     

基于动态贝叶斯网络的低慢小目标威胁评估北大核心CSCD

针对复杂地形下低慢小目标难以防御的难题,本文分析并研究对于与低慢小目标威胁评估具有影响作用的因素,提出一种基于动态贝叶斯网络的威胁评估方法。基于低慢小目标的威胁属性,构建动态贝叶斯网络拓扑,利用贝叶斯理论推理出威胁值;并通过仿真试验验证该种基于动态贝叶斯网络的方法在对低慢小目标进行威胁评估是可行的。     

基于本体的文档知识图形化分析技术研究

网络信息的激增和多样化给有用信息的识别和获取带来了很多困难。本文通过对本体、Web挖掘、知识发现、概念提取、图形化等技术的集成,建立了基于本体的文档知识图形化分析模型,并以仪表领域为例,开发了相应的试验分析工具,使用户能够快速准确地识别所需要的资源,并对所拥有资源的有用性进行准确直观地判断。     

《C语言程序设计》教学模式的研究与探索

C程序设计是一门具有很强的实践性的课程,为了提高学生的动手能力,增进学习的效果,本文提出了案例教学法、任务驱动教学法两种比较先进并且适用于C语言这样的偏向于实践的课程。文中分别介绍了两种教学模式、对二者进行了比较,并详细说明了如何实施,这将在程序设计实践中取得良好的效果。     

基于InISAR像的目标识别方法

针对目标ISAR图像方位向坐标是多普勒频率,其分辨率和目标运动状态有关,如果不进行标定,直接利用ISAR像进行识别存在困难,该文提出了一种基于多特显点的InISAR成像方法,并利用极化映射,提取特征进行识别.该文利用ISAR图像中特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标;InISAR像转换到极坐标格式下,提取具有旋转和尺度不变性的特征,对目标分类.详细分析了4个主要参数对成像和识别的影响,仿真实验结果验证了理论分析.     

智能控制技术在机电控制系统中的应用研讨

伴随着世界科技水平的不断提高,在生产中对于机电一体化系统的要求越来越高,智能一体化技术的位置也显得愈发重要,相应的,智能控制技术在机电控制中的应用也更具挑战性.因此,本文就从机械工程以及技术方面的角度对智能控制技术在机电控制系统中的具体应用进行分析,总结归纳其应用现状并对存在的问题提出一些改进策略.希望能给相关的工作及研究人员提供一些参考和帮助.     

RBAC在企业管理信息系统中的应用

基于角色的访问权限控制(RBAC)可以控制不同级别的用户对系统应用程序和数据的访问,是提高管理信息系统安全性的一种有效手段。本文以RBAC的基本模型为依据,对企业的管理信息系统安全机制进行了研究。     

基于J2EE架构的考试管理系统的设计与开发

鉴于现有考试管理系统的不足,提出了基于J2EE的考试管理系统的总体架构,阐述了引进该项技术的必要性,详细介绍了该系统所具有的功能和数据库定义.结果表明,把J2EE架构应用于考试管理系统具有优越性,并且可以提高试卷和试题的质量.