现代化战争中的舰载雷达无源干扰

雷达无源干扰可有效干扰敌方防空预警雷达、陆基火控雷达、机载雷达和舰载雷达,并能迷惑和欺骗来袭的雷达制导反舰导弹,所以在现代化海战中占有十分重要的地位。本首先介绍了雷达无源干扰技术的发展历程,然后概述了舰载雷达（微波）无源干扰的战术应用和毫米波无源干扰技术。     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。     

基于视觉识别的自动扶梯多维感知系统设计

在自动扶梯安全事故中,乘客的不规范乘搭是造成客伤的主要原因.为了对乘客的不规范乘搭行为进行预警,提出了基于视觉识别的自动扶梯多维感知系统.该系统包括视觉识别子系统和自动扶梯智能联动运行子系统两部分.阐述了视觉识别系统的软件架构,以及人群密度提取、人体动作异常检测、行人检测与跟踪的视觉识别算法.根据视频控制装置得到的监测...     

多能源型ITN船舶岸电新型供电系统

船舶岸电系统普遍采用市电作为系统供电电源,供电电源来源单一,存在供电系统可靠性低、绿色能源无利用等问题,本文提出了多能源接入方式及多源船舶岸电系统运行模式的新型岸电系统架构方案,采用小波函数对原始数据的提取并进行小波树分解,完成微源和负荷源的功率预测,基于预测结果,实现多能源岸电系统的能量管理,解决岸电系统运行可靠性问题。     

新疆公路网交通调查系统及多源数据预处理研究

对新疆普通国省干线公路和高速公路沿线两处典型交通调查站点及收费系统进行研究,提出交通调查站点布设、施工及管理养护中需注意的问题,对比不同交通检测技术所采集数据的参数类型及优缺点;阐述多源交通数据预处理方法并进行实例分析,提出数据预处理解决措施;分析交通调查数据在新疆公路网运行分析中的作用。     

基于数字孪生的船闸信息管理方法

针对当前船闸在运维管理过程中存在实时性与直观性不足的问题,建立一种新的基于数字孪生的船闸信息管理方法。运用BIM技术与WebGL技术,提出船闸三维数字信息化场景构建方法。通过分析船闸多源化异构数据实体关系,构建船闸多源异构数据库。基于建立的三维模型场景与多源异构数据库,制定一种三维虚拟仿真场景与多源异构数据库相互调用机制,基于B/S架构,研发基于数字孪生体的船闸BIM数字档案管理平台,实现船闸全景漫游、空间网格管理、档案信息查看、实时仿真互动等功能,为船闸运维管理的数字化、网络化与智能化提供技术支持,提升船闸管理水平。     

船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法

为提升船载无源无线散射通信系统的通信质量,设计一种船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法。将无源无线散射通信信道噪声信号视为一个随机的平稳过程,利用AR模型即自回归模型描述船载无源无线散射通信信道的噪声信号模型。对尤勒沃克方程矩阵实施参数取值递推,获取参数求解的通用递推公式,完成参数的计算。根据参数计算结果对信道噪声信号实施编码处理,获取噪声信号单位幅度的对应解析信号,利用该解析信号实现噪声信号的过滤。测试设计方法的噪声信号过滤性能,测试结果表明该方法在过滤掉信道噪声信号后,也实现了信号的完美保留,具有良好的信道噪声信号过滤性能。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

舰载云图像识别性能研究

深度学习的兴起促进了各个电子科技行业的迅速发展,军事科学的智能应用也得到了极大的推广。舰载云环境基于单只舰船,为舰载智能应用提供算力、网络资源和存储支持。深度学习任务依赖强大的计算资源,相同的智能模型在不同的计算平台中性能可能出现巨大差异。在自主可控的大背景下,本文基于深度学习中的典型图像识别任务,对比使用国产和商用计算平台中舰载云上不同配置的虚拟机的表现性能。一方面,分析不同的虚拟机配置与表现性能的关系;另一方面,对比商用及国产平台的性能差距,为舰载云智能化的大规模应用提供理论支撑。     

河谷地区滑坡识别与整治措施探讨

重点介绍了河谷地区滑坡识别的方法,讨论了几种滑坡治理措施的应用原则,对山区线路工程的工程地质勘察工作具有借鉴意义。