各向异性介质涂覆曲面导体目标的散射

由于各向异性介质电磁参数为张量形式,使得各向异性介质涂覆导体目标的电磁散射建模和精确计算相当复杂和困难.引入高阶张量阻抗边界条件,可以大大简化建模过程,提高计算效率.论文针对各向异性介质涂覆曲面导体目标,采用基于平面近似的高阶张量阻抗边界条件,将一维二阶张量阻抗边界条件应用于柱面涂覆目标,二维二阶张量阻抗边界条件应用于三维曲面涂覆目标上,建立二者的高阶张量阻抗边界条件解.设计算例仿真,并与精确解/矩量法解比较.通过仿真,研究了各向异性介质涂覆目标电尺寸、涂覆厚度以及目标形状对高阶张量阻抗边界条件解的精度的影响.     

基于SKO—KPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别

将依赖数据变化的自适应SKO技术和迭代算法引入KPCA算法中,结合SVM分类技术,提出了基于SKO—IKPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别方法。讨论了HRRP预处理、迭代KPCA算法和SKO／FKO技术的实现方法,将SKO／FKO技术应用到KPCA的核优化中,并用人工合成数据对其优化性能进行了测试与比较,应用该方法对su-27、F-16及M2000等三类飞机目标的实测HRRP数据进行了特征提取与识别实验。结果表明,所提方法具有较好的稳定性和可靠性,能有效地优化雷达目标主元特征的提取,提高目标的识别性能。     

基于KSVD和PCA的SAR图像目标特征提取

提出一种基于核的奇异值分解(KSVD)与主成分分析(PCA)相结合的SAR图像目标的组合特征提取方法。该方法首先利用核的奇异值分解得到图像非线性的代数特征,然后进一步经过PCA变换得到图像的最终分类特征。实验中,将本文提出的KSVD+PCA两步特征提取方法与PCA、SVD、KPCA、KSVD方法分别结合简单、快速的最近邻分类器在MSTAR坦克数据上进行了比较,实验结果表明,KSVD+PCA方法不仅有效地提高了目标的正确识别率,而且大大降低了对目标方位的敏感度,在目标方位信息未知的情况下,识别率可达到95.75%,是一种有效的SAR图像目标特征提取方法。     

再论高职人才培养目标之定位

高职教育培养的是一线的技术应用性人才,即技能熟练的技术人才、运用技术的高技能人才。从服务区域经济发展、特色产业发展、工业化和现代化发展进程等方面看高职人才培养目标定位,可以而且应该是一柱多棱的。高职人才培养目标定位的实现路径,在于实践动手能力的系统和可持续发展能力的基础知识系统的构建。     

一种基于DTW算法的谱图匹配声纳目标识别方法

为解决由于舰船目标螺旋桨轴频不同造成DEMON谱线谱频率不同而难以直接比对的问题,利用DTW算法将DEMON谱数据根据线谱频率进行对齐,解决了难以比对的问题,并对实测舰船辐射噪声进行了分析。结果表明,利用DTW算法的识别率在原先匹配识别的基础上提高了3%~5%,说明基于DTW算法对谱图匹配声纳目标进行识别是有效的。     

高职院校实践教学质量评价指标体系的建立与应用

建立合理、完善、高效的实践教学评价体系是高职院校发展的必要条件.根据专家的意见确定评价体系,并运用因子分析法确定各指标权重,通过对学院2007级建筑工程技术专业实践教学质量进行评价,验证评价体系的有效性.     

第二语言习得中的文化负迁移现象

在第二语言习得过程中,文化差异会在语言学习过程中产生文化负迁移.因此,了解本族语与目的语的文化差异,探讨英汉文化迁移有助于消除学习者交际障碍、拓宽视野、提高第二语言习得能力.     

关于高职院校内部教育评价体系的探讨

高职院校内部的教育评价对学校教学目标的实现和人才质量的提高起着重要的保障作用。阐述了建立高职院校内部教育评价体系的必要性,提出了建立高职院校内部教育评价体系的原则,明确了高职院校内部教育评价的程序。     

机载火控雷达仿真器目标探测功能建模与仿真

针对一定的气象条件、电磁环境和地理环境,分别对雷达接收机噪声、回波信号、电磁干扰建立数学模型,重点模拟机载火控雷达完成目标自动探测的方法。根据雷达目标回波功率,分别求取无干扰和施加干扰环境下目标的信噪比,进而求出探测概率。通过比较[0,1]区间上产生的均匀分布随机数与探测概率,判定雷达是否发现目标。     

弹道导弹雷达目标识别问题的新思考

弹道导弹雷达目标识别是反导系统中的关键技术和难点之一.为了给相关研究人员提供一些思路,从目标、传感器和环境3个方面分析了弹道导弹雷达目标识别发生的新变化,指出了现有研究中存在的不足.就正确分析和理解弹道导弹目标特性、充分挖掘单雷达识别性能、利用多雷达组网进行识别以及合理评价识别效能等急需解决的问题给出了思考.这对进一步研究弹道导弹雷达目标识别提供了一定的参考作用.