一种具有不可预测性的随机延时引信延迟时间的总体分布

构造了一种变组合分布作为随机延时引信延迟时间的总体分布 ,并利用 BP网络对其与其它总体分布产生的随机延迟时间序列进行预测性分析比较 ,证明按该法产生的随机时间序列具有不可预测性     

火炮弹丸捷联式地磁—太阳方位姿态测量模型研究

为了测试火炮弹丸飞行资态,采用捷联式地磁-太阳方位传感器,利用地磁场和太阳方位作为参照作,解算弹丸飞行姿态,本文给出了解算弹丸姿态的数学模型和测试方法以及解算所应满意的条件,提供了对高过载,高转速弹丸姿态测试的有效方法。     

侵彻多层混凝土目标弹丸过载特性研究

研究了侵彻多层混凝土目标弹丸的过载特性，针对几种典型的弹丸初速度、混凝土靶板厚度以及混凝土强度，采用GRAFORVet．5商业程序进行了计算，得到了各种条件下的弹丸侵彻加速度过载曲线，分析了过载曲线的特征，为智能灵巧型引信提供设计参考和依据。     

高加速度遥测系统的研究

本文介绍的高加速度无线电遥测系统在承受20,000 Gal以上直线加速度及23,000 rpm~(-1)以上高速旋转的恶劣环境条件下可以稳定可靠地工作。它可用于火箭、炮弹的弹道参数及其内部部件工作参数的测量,也可以用于其他高速离心工作状态下的各种设备及器件的测量。文章详述了高强度的遥测发射机及高频塑封技术、采用厚膜集成技术的高频率稳定度的副载频振荡器、飞行校准器等部件,还介绍了快速捕捉信号的自动调谐接收机、过渡过程极短的解调器,最后,给出了此系统实际应用及实验实例。     

电视图像遥控制导小型战术导弹无线电双向信息传输链路的研究

目的：为了电视制导小型战术导弹建立具有上行信道和下行信道的无线电双向多目标信息传输链路。方法：采用图像压缩技术和频分加码分复合通讯体制建立无线电数字化信息传输通道。结果与结论：通过研究建立了具有简单、可靠、抗干扰及保密特点的信息传输链路,能满足武器系统的要求。     

CDMA多目标遥测系统用微波锁相本振源的分析与设计

通过对锁相环噪声特性的详尽分析 ,给出高频率稳定度、低相位噪声、小体积、抗高过载的微波本振源的设计依据、实现方法和测试结果 ,并介绍了计算机辅助设计 ( CAD)在锁相环设计中的应用。     

分层信息融合的物体级显著性检测

目的 显著性检测是基于对人类视觉的研究,用来帮助计算机传感器感知世界的重要研究手段。现有显著性检测方法大多仅能检测出人类感兴趣的显著点或区域,无法突出对象整体的显著性以及无法区分对象不同层次的显著性。针对上述问题,提出一种基于分层信息融合的物体级显著性检测方法。方法 与当前大多数方法不同,本文同时运用了中级别超像素和物体级别区域两种不同层次的结构信息来获取对象的显著图。首先,将图像分割为中级别的超像素,利用自下而上的方法构造初始显著图;然后通过谱聚类方法将中级别的超像素聚类成物体级的区域,并运用自上而下的先验来调整初始先验图;最后,通过热核扩散过程,将超像素级别上的显著性扩散到物体级的区域上,最终获得一致的均匀的物体级显著性图。结果 在MSRA1000标准数据库上与其他16种相关算法在准确率-召回率曲线及F度量等方面进行了定量比较,检测的平均精度和F-检验分数比其他算法高出5%以上。结论 通过多层次信息融合最终生成的显著图,实现了突出对象整体显著性以及区分不同对象显著性的目标。本文方法同样适用于多目标的显著性检测。     

惰性随机游走视觉显著性检测算法

目的 鉴于随机游走过程对人类视觉注意力的良好描述能力,提出一种基于惰性随机游走的视觉显著性检测算法。方法 首先通过对背景超像素赋予较大的惰性因子,即以背景超像素作为惰性种子节点,在由图像超像素组成的无向图上演化惰性随机游走过程,获得初始显著性图;然后利用空间位置先验及颜色对比度先验信息对初始显著图进行修正;最终通过基于前景的惰性随机游走产生鲁棒的视觉显著性检测结果。结果 为验证算法有效性,在MSRA-1000数据库上进行了仿真实验,并与主流相关算法进行了定性与定量比较。本文算法的Receiver ROC（operating characteristic）曲线及F值均高于其他相关算法。结论 与传统基于随机过程的显著性检测算法相比,普通随机游走过程无法保证收敛到稳定状态,本文算法从理论上有效克服了该问题,提高了算法的适用性;其次,本文算法通过利用视觉转移的往返时间来刻画显著性差异,在生物视觉的模拟上更加合理贴切,与普通随机游走过程采用的单向转移时间相比,效果更加鲁棒。     

基于局部图拉普拉斯约束的鲁棒低秩表示聚类方法

针对传统低秩表示聚类方法存在的稀疏性不足及噪声敏感等问题,提出了一种基于局部图拉普拉斯约束的鲁棒低秩表示聚类模型. 一方面,通过加入图像数据局部相似性的约束,在保持表示矩阵分块对角的特性下,增强了其稀疏性;另一方面,从数据相关性的角度分析了低秩表示模型的聚类性质, 通过采用鲁棒低秩表示模型,不仅降低了噪声的干扰,而且减弱了表示字典数据之间的线性相关性,从理论上保证了最终的邻接矩阵具有分块对角的良好聚类性质. 与传统低秩表示方法相比,本文得到的表示矩阵既保证了分块性质,又更加稀疏,仿真实验结果表明聚类效果有明显提升.