从俄乌冲突看自杀式无人机的作战运用与发展

自杀式无人机作为一种新兴攻击手段,在俄乌冲突中大放异彩,对俄乌冲突进程产生了深远影响。首先详细介绍了俄乌双方参战的主要自杀式无人机系统参数及特点,然后结合俄乌冲突中自杀式无人机的应用案例总结其作战运用特点,最后围绕增强战力,分析了自杀式无人机系统的发展方向,为加强自杀式无人机作战能力,牵引无人装备体系化发展提供了思路和参考。

新时代下军士教员队伍建设现状及发展对策

军士教员是军队院校教员队伍的重要组成部分,为全军军士人才培养做出了重要贡献。文章深入分析了新时代下军士教员队伍建设存在的问题,主要体现在理论功底不够扎实、培养使用不够明确、培训机制不够完善、管理机制不够合理等方面。针对这些问题,从建立健全制度、规范选拔任用、完善培训机制和加强管理使用等方面提出了对策,以期为提高军士教员质量,推动军士教员队伍长远发展提供参考。

应用于非负稀疏信号重构的交替方向乘子法

非负稀疏信号在欠定线性观测条件下的重构效果不理想,仍有进一步提高的余地。文中将非负稀疏信号重构建模为线性规划问题,在交替方向乘子法的框架下得到了具有闭合解形式的优化算法,且算法复杂度较低。为了进一步增强重构信号的稀疏性,提出了迭代加权线性规划算法,通过对权值向量和重构信号交替优化提高了重构准确率。实验仿真验证了算法的有效性,针对随机生成信号和实际语音能量谱这两类非负稀疏信号均取得了较好的重构效果,重构性能优于目前一些流行的稀疏信号重构算法。

集体备课的现实困境与创新优化策略

集体备课是提高课程教学质量的重要手段。在实践过程中,由于主客观多方面原因,集体备课出现了走过场应付检查、主题偏离拖沓冗长和文档素材管理混乱等问题,使集体备课无法发挥其应有效能。为此,该文结合实际,提出加强集体备课组织管理、创新集体备课形式、规范集体备课内容和做好成果积累转化等改进措施建议,以期集体备课进入良性循环,在提高人才培养质量、促进教师队伍建设过程中发挥更大作用。

一种新的低复杂度监控视频ROI编码方案

在H.264视频编码框架下,针对静止摄像机采集的监控视频的特点,提出并实现了一种基于运动目标检测的感兴趣区域ROI编码方案。该方案以运动目标为ROI编码对象,根据ROI检测结果生成画面分割信息文件,并由此选择各宏块编码模式以及参考帧数量,通过调整相应运动宏块的量化参数值来完成对ROI对象的精细编码,从而达到减少算法复杂度、提高运动目标画面质量的目的。多个标准测试序列的测试表明,与H.264相比,该方案在编码时间上大大缩减,且重建画面的主观评测效果更好。

基于VirtualBox虚拟机技术的信息化教学平台构建与应用

为了更好地利用现有的计算机教学资源,充分发挥信息化教学优势,分析了当前信息化教学存在的制约因素和问题,归纳了Virtual Box虚拟机技术的特点和优势,提出了基于Virtual Box虚拟机技术的信息化教学平台构建解决方案。教学实践表明,利用该解决方案构建的信息化教学平台部署效率高、运行稳定、兼容性好,收到了良好的课堂教学效果。

反辐射无人机对抗雷达诱饵阵方法研究

为了研究反辐射无人机攻击雷达诱饵系统的有效技战术方法,分析了诱饵系统的诱偏机理,建立了导引头测角模型。基于3诱饵布阵下信号传播时间差和发射时序差,在无人机飞行条件下对诱偏空域和测向偏差角数据进行仿真。分析发现,信号传播时间差使得同时发射诱偏信号的诱偏空间存在单诱饵暴露区,采取垂直入侵方式可以破解;控制发射时序差可以实现同步闪烁诱偏,飞控系统按照闪烁周期间隔采样测角数据可以锁定某部诱饵实施摧毁。研究结果对于从技战术角度来改进提高反辐射无人机攻击效能具有一定指导意义。

基于粒子滤波框架联合仿射和外貌模型的目标跟踪

针对视频序列中目标的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波框架的联合仿射和外貌模型的目标跟踪算法。该算法首先提取图像帧之间的相关特征点,通过求解Sylvester方程得到仿射参数,然后将仿射参数嵌入到基于仿射群的粒子滤波框架中进行平滑估计。利用基于仿射群的一阶自回归过程模拟状态的变化,联合仿射特征点模型和外貌模型进行似然估计,得到粒子的最佳平均状态,进而对目标实施跟踪。实验结果表明,在目标经历姿势和尺度变化、遮挡以及复杂背景等情况下,提出的算法能够有效地跟踪目标,较之其他相关算法具有很强的鲁棒性。

字典学习联合粒子滤波鲁棒跟踪

针对运动目标鲁棒跟踪问题,提出一种基于离线字典学习的视频目标跟踪鲁棒算法。采用字典编码方式提取目标的局部区域描述符,随后通过训练分类器将跟踪问题转化为背景和前景分类问题,最终通过粒子滤波对物体位置进行估计实现跟踪。该算法能够有效解决由于光照变化、背景复杂、快速运动、遮挡产生的跟踪困难。经过不同图像序列的实验对比表明,与现有方法相比,本文算法的鲁棒性较高。

基于自适应阈值的前景提取算法

针对固定场景视频监控中运动目标提取的问题,提出了一种基于自适应阈值的前景提取方法。该算法通过混合高斯模型(GMM)对背景建模及更新,利用自适应阈值的方法,实现了模型门限的自适应调整和前景目标的分割。然后通过阴影抑制,滤波以及形态学处理的方法对前景目标进行后处理,改善了前景目标分割的质量。通过对不同场景的测试仿真表明,该算法能够有效地并且比较完整地提取出运动目标。