基于UML的C4ISR传感器动态处理模型仿真

现代军事仿真需要建立军事对抗活动中的各类模型，包括武器平台模型、作战模型以及决策模型等，传感器功能仿真模型在系统的开发和研制过程中具有重要意义。如何建立出有效的传感器处理模型来保证信息输入的可靠性和真实性是各类C^4ISR系统都面临的问题，使用统一建模语言（UML）对传感器处理模型进行可视化建模，首先使用用例图和顺序图对C^4ISR系统中2维或者3维传感器工作流程建模，然后使用活动图对整个处理流程和每个处理流程来描述问题的细节，为系统分析员、设计人员和开发人员提供了不同的分析问题、解决问题的视角，使从事C^4ISR系统传感器仿真研究的相关人员可以参考该文提出的模型进行软件开发。     

无人机红外舰船目标分割

舰载无人机执行情报、侦察任务已经成为海上信息化作战中的重要手段.红外图像分割是无人机探测红外舰船目标特征提取、识别与跟踪的基础.针对红外图像普遍存在目标与背景对比度较低、目标边缘模糊和信噪比低等特点,提出基于改进的局部熵过渡区提取的分割方法.实验表明,与一维和二维最大类间方差法的分割性能相比,此方法在满足实时性要求下可以获得良好的分割结果.     

无人机仿真与控制系统数据交互

随着无人机技术的迅速发展,各种针对于无人机系统的仿真也在不断研究之中。实验室环境中搭建的无人机仿真系统如何与控制系统耦合成了较为关键的问题。这其中包括控制系统对仿真系统的指令控制,以及后者对于前者的命令反馈、状态信息的传递和视频图像的传输等等。为了配合舰面战术控制系统的开发,根据实际应用的需要,采用通用的无线传输协议,用无线通信的方式模拟无人机与舰面战术控制系统的上下行数据链路的传输,起到模拟无线信道的模拟作用。结果证明该方法很好的耦合仿真系统与控制系统,为控制系统对无人机的操控提供一种很好的验证手段。     

基于舰载无人机的海战场打击效果评估研究

针对基于图像理解的海战场打击效果评估,研究基于图像理解的海战场打击效果评估模型,讨论图像处理、毁伤数据库模型和毁伤等级算法模型问题,给出打击效果评估的数学模型和评估流程,对尚处于理论研究阶段的海上目标打击效果评估问题有积极的参考意义.     

基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割

支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。     

舰载无人机系统图像信息分级压缩/解压缩技术分析

针对舰载无人机载图像实时传输系统的要求，提出了一套采用整数小波变换和改进嵌入式零树编码、分级压缩，／解压缩的图像编码系统方案，对非感兴趣的大面积海面区域采用较高的压缩比，而对于感兴趣的目标区域采用相对较低的压缩比，这样既能大大减少数据的实时传输量，又能对目标识别等重要军事任务有很好的效果。