简介：为了定量分析分布式时反-多输入多输出（TR-MIMO）声呐系统检测性能,给出了宽带信号处理模型检测器,并推导了相应的检测性能与信噪比和收发阵列数间关系。理论推导和数值仿真表明,在采用收发合置阵情况下,分布式TR-MIMO声呐系统检测性能优于TR声呐系统;当接收阵列和发射阵列不相关且MIMO声呐系统仅采用发射分集时,只有在高信噪比情况下,其检测性能才优于TR声呐系统。

简介：分布式信息融合与网络中心战密不可分,网络中心战的概念与内涵对分布式信息融合的概念与实现起着主导性作用。首先,概述了网络中心战的概念、特征、价值链、自组织和自同步的内涵;然后,分析了网络中心战对分布式信息融合的架构、算法和应用等需求;最后,给出了分布式信息融合面临的5方面挑战性问题。

简介：基于相关滤波的视频目标跟踪算法近年来在不同的标准数据集和目标跟踪竞赛上均取得显著成果.较全面总结了相关滤波视频目标跟踪算法的发展过程和改进算法,分别从样本构建、优化设计和更新方法等方面整理分析了上述算法.同时,桄理和分析了上述算法存在的难点问题,并展望了其进一步的发展.

简介：针对分布式压缩感知中联合稀疏信号的重构问题,在分析了信号群与联合稀疏模型（JSM）基础上,利用JSM-2型联合稀疏信号在子空间内的投影特性,提出了一种多重子空间追踪重构算法.仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时可有效确保联合稀疏信号重构准确率.

简介：为了解决基于用户服务质量约束的多用户多天线系统高能效线性预编码问题,根据分式规划性质提出了一种迭代优化算法,并利用凸优化方法对每次迭代中子问题进行求解,分别讨论了最大功率发送与非最大功率发送两种子问题求解情况。最后,仿真结果表明,该算法收敛性优,且在确保用户服务质量情况下可有效提高系统能效。

简介：在现代公安警务工作中,人脸识别是智能化目标人物排查、线索追踪的重要支撑技术。在实际应用中,公安布控人脸图像采集通常处于非合作场景。在环境因素的作用下,采集的图像相比于标准库中人脸图像往往发生噪声叠加、曝光异常以及运动模糊等降质褪化。因此,人脸识别算法的鲁棒性应当成为其有效性的重要判断依据之一。鉴于上述考虑,本文研究了几种典型机器学习算法在不同图像降质因素作用下的人脸识别性能,进一步分析了上述算法的鲁棒性。

简介：危机决策模拟训练系统是培养现代军事人才决策实战能力的重要工具。危机决策模拟训练中,社会仿真模型为参训人员构建了一个定性和定量的综合战略研究环境。采用动态演化与静态分析相结合的建模结构,可以更有效地关联危机态势推演进程。针对社会仿真建模中静态分析模型,将经典层次分析法与训练结合,提出了危机决策模拟训练中的综合国力模型,并采用和法进行合理求解,充分运用了施训专家的专业分析判断能力,为参训人员提供了直观可靠的图形结果。

简介：为解决复杂场景中目标检测实时性差和鲁棒性低问题,提出了一种基于软级联支持向量机（SVM）分类器的行人检测算法。该算法采用梯度方向二值模式（ORBP）为特征描述子,基于自适应特征选择与多级分类阈值构建软级联分类器。为确保样本选取的完备性,通过模糊估计随机构建正负样本集,结合快速特征点与中值流实现目标追踪。试验结果表明,在复杂场景中,该算法实时性优且鲁棒性高。

简介：基于图像进行船舶目标检测与识别时,船舶目标区域内部常出现孔洞,从而降低船舶目标检测与识别的准确率和稳定性.针对该问题,提出了一种用于二值图像的基于船舶目标区域外接矩形的内部孔洞自动填充算法.首先,寻找目标区域最小外接矩形,并进行标注;然后,引入边界限定算法对内部孔洞自动填充.该算法抗干扰能力强,不受船舶区域内部孔洞大小及数目的限制;同时,对于由船舶灰度不均导致图像分割时产生的船舶残缺具有修复作用.试验结果表明,该算法可以有效填充船舶目标区域内部孔洞,为准确提取船舶目标特征以及提高船舶目标检测与识别的准确率和稳定性提供支撑.

简介：基于具有目的域的武器系统平台,以各态历经的正态随机穿越过程Z（k）的概率密度函数f（x）为基础,针对状态样本空间进行等概率分割网格化,研究了梯形和综合积分2种等概率分割网格化算法。与传统等间隔分割算法相比,等概率分割网格化算法可优化求解概率转移阵的计算量,从而提高了由概率转移阵计算推导出武器系统首发命中率。

简介：短波战术数据链在现代战争中发挥着重要作用.针对短波时变多径信道特性,提出了一种基于信道估计的Turbo均衡算法.该算法在初次迭代时根据训练序列的自相关特性,采用快速相关信道估计算法估计信道初始状态,并进行基于线性最小均方误差（MMSE）的Turbo均衡;然后利用译码器反馈的软信息,采用最小均方（LMS）迭代信道估计算法优化信道估计值,并进行迭代均衡.仿真结果表明,该算法的误码率性能逼近于假定信道状态已知的Turbo均衡算法,对Turbo均衡在数据链中实际应用具有借鉴意义.

简介：针对Harris算法阈值根据经验人为设定、在图像不同对比度区域无法有效提取角点的问题,提出了一种自适应改进算法。首先,采用九宫格法对图像像素点进行筛选;然后,对筛选出的像素点,计算其局部均方差,从而确定各像素点所在区域的对比度;最后,根据对比度使用自适应阈值对图像进行检测,获得最佳匹配角点。通过试验结果验证了算法的有效性和可行性。

简介：对无线传感器网络（WSNs）弱稀疏性事件检测问题进行研究,提出了一种基于并行离散群居蜘蛛优化算法和压缩感知的WSNs稀疏事件检测方案。该方案采用压缩感知（CS）技术进行稀疏事件分析检测,针对事件向量稀疏度未知的特性,设计基于MPI框架的并行离散群居蜘蛛优化算法（PDSSO）,重新定义蜘蛛编码方式和自适应迭代进化机制,给出并行转移策略,并将PDSSO应用于CS重构算法中;针对观测字典难以满足约束等距条件的特点,对稀疏矩阵和测量矩阵进行奇异值预处理操作,在保持稀疏度不变的基础上提高了算法重构性能。仿真结果表明,与GMP等检测方法相比,该方案有效提高了WSNs稀疏事件检测成功率,降低了误检率和漏检率。

简介：英特尔（Intel）宣布将在2017年底之前启动全新22纳米鳍式场效晶体管（FinFET）制程22FFL，相关开发套件（PDK）在接下来几个月也将陆续到位，市场上认为22FFL的推出，显然是针对GlobalFoundries等业者以绝缘上覆硅（FD-SOI）为移动装置及物联网（10T）应用所生产之同类芯片而来。据EETimesAsia报导，英特尔称自家22FFL是市场上首款为低功耗loT应用及移动装置产品而开发出来的FinFET技术，能打造出高效能及低功耗的晶体管，