基于RCS序列的空间目标形状估计

将空间目标等效为椭球体,在分析椭球体RCS方向图的基础上,提出了利用空间目标RCS序列极大值与极小值比值来估计空间目标长短轴比值的方法。实测数据处理结果表明,该方法能有效估计出目标长短轴比值。目标长短轴比值反映了目标的形状信息,具有明显的物理意义,有利于后续的空间目标分类与识别。     

分布式对象技术在电信网管系统中的应用

随着电信网络的迅速发展,开放、高效、可扩展的电信网管系统成为当前电信网络管理的迫切需求.分布式网络管理成为电信网络管理的主要发展方向.分布式对象技术是对象技术在分布式领域的发展分支,对系统结构开放、分布式处理及软件复用提供了较好的支持.基于分布式对象技术设计的分布式电信网管系统适应当前网管需求,能够解决目前网络系统所面临的问题,具有较大应用价值.      

基于规则的产品数据访问权限管理研究

产品对象的访问权限管理是PDM中至关重要的内容。从建立PDM中的权限模型的角度出发 ,提出了基于规则的产品数据访问权限管理方法 ,从而对权限的分配更加简洁清晰 ,并大大提高了PDM系统的运行效率。     

两类空间目标的非参数姿态判别方法

在详细分析空间轨道目标窄带雷达特性的基础上,利用非参数统计学的随机游程检验理论对空间目标的稳定方式进行判别,从而实现对绕质心旋转和非旋转这两类目标的分类识别。     

FMS的对象建模

进行FMS建模研究是研究FMS动态仿真软件的自动生成的前提.面向对象源于仿真,采用面向对象的建模方法,在FMS的分析、建模以及动态调度软件自动生成有着极大的优越性.本文首先研究了对象建模的方法,并以之为指导,建立了FMS的对象模型、功能模型和动态模型,为FMS动态仿真软件的自动生成打下了基础.     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。     

分布对象计算中分布实时对象设计与实现

在以CORBA为基础的分布对象计算平台上,进行分布实时对象技术研究。采用设立对象引用请求及请求应答过滤器的方法,设计和实现了基于分布对象方法引用的实时任务调度机制,为满足分布交互仿真等应用的实时需求提供了良好的支持,也为扩展面向对象分布中件的实时功能提出了一种通用的解决方案。     

用极大似然法辨识轴对称飞行器的气动参数

采用极大似然法完成了轴对称飞行器的非线性气动参数辨识。根据飞行弹道的特性,采用考虑了横侧向运动耦合的纵向三自由度飞行动力学模型;为了反映气动参数随马赫数的变化,给出了一种考虑马赫数变化的气动参数数学模型,并采用了分段辨识的技巧;通过采用建模前估计法的辨识结果作为极大似然法的初值,保证了极大似然法的收敛,计算结果表明：这种算法对大攻角下的非线性气动参数能获得满意的辨识结果。     

基于ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用.实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位.