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题名毫米波制导武器干扰技术研究
被引量：12
- 1
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作者
韩裕生
姚翎
王硕
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机构
解放军炮兵学院军用光电工程教研室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期444-448,共5页
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文摘
毫米波制导技术和装备的迅速发展对重点目标的生存构成了严重威胁,研究毫米波制导武器的干扰途径和方法,以有效提高己方目标的战场生存能力,有着非常重要的意义。分析了毫米波制导的特点,介绍了毫米波制导技术的应用发展现状,重点对毫米波制导武器的有效干扰技术途径进行了分析和比较。
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关键词
毫米波
无源干扰
有源干扰
主瓣
干扰带宽
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Keywords
Millimeter wave
Passive counter measure
Active jamming
Mainlobe
Jamming bandwidth
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分类号
TN97
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于粒子群优化的传感器管理算法研究
被引量：9
- 2
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作者
王博
盛卫东
安玮
周一宇
谢恺
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机构
国防科技大学电子科学与工程学院
解放军炮兵学院军用光电工程教研室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第7期1135-1140,共6页
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基金
中国博士后科学基金(20080430223)
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文摘
本文在分析基于二进制粒子群优化的传感器管理算法缺点的基础上,通过对粒子的降维处理和位置矢量更新式的改进,提出了一种基于实值粒子群优化的传感器管理算法。并针对中段弹道目标跟踪这一特殊应用背景,分析跟踪的约束条件,提出了一种新的优化目标函数。通过对中段弹道目标跟踪典型场景下的仿真实验分析,给出了目标函数加权系数的优选方案,并对所提方法的性能和适用范围进行了详细分析和比较。仿真实验表明,基于实值粒子群优化的传感器管理算法是一种更加高效的方法。
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关键词
粒子群优化
多传感器管理
目标跟踪
优化目标函数
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Keywords
Particle swarm optimization
Multi-sensor management
Object tracking
Optimized objective function
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于分支剔除的低轨星座实时传感器调度算法
被引量：4
- 3
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作者
王博
安玮
谢恺
周一宇
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机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
中国人民解放军
解放军炮兵学院军用光电工程教研室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1244-1250,共7页
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基金
中国博士后科学基金(20080430223
200801493)
安徽省自然科学基金(090412043)资助课题
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文摘
针对低轨星座目标连续跟踪的传感器资源调度问题,通过对调度约束因素的分析,提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并建立长时调度决策树,将标准代价搜索方法和分支剔除技术相结合,提出了一种基于分支剔除的实时传感器调度算法。仿真实验表明,标准代价搜索和分支剔除技术的引入明显降低了调度算法的运算量,尤其对于多目标和大步长的情况,且调度传感器跟踪目标的误差略小于短时调度方法。
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关键词
低轨星座
调度算法
分支剔除
模型
跟踪
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Keywords
low earth orbit constellation
scheduling algorithm
pruning
model
tracking
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于十字链表的管道滤波算法设计与实现
被引量：3
- 4
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作者
韩裕生
袁广林
李从利
姚翎
袁宏武
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机构
中国科学院合肥分院安徽光学精密机械研究所
解放军炮兵学院计算机教研室
解放军炮兵学院信息工程教研室
解放军炮兵学院军用光电工程教研室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2006年第z4期202-206,共5页
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文摘
根据红外弱小目标检测与跟踪需求,针对目标轨迹建立与滤波问题,给出了序列图像中小目标检测管道滤波的基本思想.利用数据结构设计技术,定义了十字链表数据结结构,在此基础上,设计并实现了一种基于十字链表的管道滤波算法,并以红外小目标图像为样本数据,对算法进行了实验验证.实验表明该算法具有速度快、内存开销小、易于实现和适应性强等特点。
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关键词
十字链表
弱小目标
目标检测
管道滤波
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Keywords
Across linker
Dim and small target
Target detection
Pipe filter
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名弱小目标检测预处理算法对比研究
被引量：1
- 5
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作者
袁广林
李从利
韩裕生
袁宏武
姚翎
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机构
解放军炮兵学院计算机教研室
解放军炮兵学院信息工程教研室
解放军炮兵学院军用光电工程教研室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2006年第z4期207-212,共6页
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文摘
针对弱小目标检测与处理问题,对比研究了帧间差分法、背景预测法和小波分析法三种典型的弱小目标检测预处理算法。理论分析和实验验证表明,背景预测法的综合性能较好,只是在时间复杂度上较差,如果硬件资源允许,则是首选的算法;小波分析法在检测精度和抑制噪声方面较差,但其运算速度较快,如果对检测精度要求不高,则是首选的算法;帧间差分法检测率较低,综合性能最差,较少使用。研究为弱小目标检测预处理算法的选择提供了依据,为弱小目标检测预处理算法的研究和设计提供了重要的参考,具有重要的现实意义.
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关键词
目标检测
帧检差分
背景预测
小波分析
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Keywords
Target detection
Temporal difference
Background prediction
Wavelet analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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