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在激光模拟训练中,具有智能打击功能的靶标装置可以更加逼真地模拟实战对抗过程,满足智能化军事训练需求。但目前大多数靶标不具备智能打击或反击功能,靶标仅能实现作为目标的被打击功能或者非智能的触发反击功能,模拟训练形式单一,靶标运动或打击功能呈现规律性,不能真实模拟敌方目标主动攻击的能力,因此为适应模拟训练发展的需求实现模拟训练智能化、提高模拟仿真程度就需要通过智能靶标来模拟敌方目标进行作战。在智能靶标的研制过程中其中首先要解决的问题就是目标检测。本研究最终目标是对战场环境中的单兵目标进行检测并做出攻击活动,故对单兵目标的检测速度和精度有较大要求,本文提出一种基于Yolov5神经网络架构提高目标检测精度、加快目标检测速度的算法,采用改进网络结构对传统的目标检测算法进行优化,保证在输入可见光图像下,能够实现快速检测,并保证检测的精度。 相似文献
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提出一种利用求解线性方程组分割法阈下信道构造方案。方案将阈下信息分割转化为几个独立的无害的子消息。通过传输这些子消息的签名的方式将阈下信息的各个子消息传给阈下信息的接收方,阈下信息接收方可根据与签名者共享的秘密信息利用Cramer法则提取出阈下信息。 相似文献
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介绍了微波低相位噪声介质振荡器的设计方法。就影响介质振荡器相位噪声的因素进行了讨论,从谐振回路有载Q值、有源器件、增益压缩量、电路模式等几个方面提出了降低相位噪声的方法,并给出了一个C波段微波低相噪振荡器的设计实例。测试结果表明:该振荡器工作频率3 900 MH z,输出功率大于10 dBm,相位噪声达到-102 dB c/H z@1 kH z;-128 dB c/H z@10 kH z。 相似文献
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针对铝锂合金塑韧性、成形性差的问题,本工作通过OM/SEM微观组织分析、拉伸及硬度/电导率测试,研究了在总压下量75%条件下、轧制道次压下量(即10%、30%、30%+60%,分别对应小、中、大道次压下量)对2197铝锂合金组织与力学性能的影响。结果表明:道次压下量显著影响铝锂合金的晶粒结构、析出相的数量及分布。轧制态合金的强度随单道次轧制压下量的增加而显著增加、而塑韧性则明显下降。T8时效处理使析出相大量析出,轧制合金中的Portevin-Le Chatelier(PLC)效应得到消除,小、大道次压下量轧制合金的力学性能得到显著提升。大压下量轧制合金经时效处理后强塑性综合力学性能最高,抗拉强度为384.94 MPa、断后伸长率为12.45%,较小、中道次压下量轧制时效合金分别提高2%、21%和29%、31%。 相似文献