基于低复杂度卷积神经网络的星载SAR舰船检测

星载SAR(合成孔径雷达)舰船检测广泛应用于海上救援和国土安全防护等领域.鉴于传统的检测方法仍存在虚警率高等缺点,本文将具有强大表征能力的卷积神经网络(CNN)引入到星载SAR舰船检测中,面向SAR舰船检测的精准快速的需求,提出了基于低复杂度CNN的星载SAR舰船检测算法.算法结合星载SAR图像的特点,利用ROI提取方法实现目标粗提取,得到可疑目标切片及其对应的位置信息;通过构建的低复杂度CNN对所有的可疑目标切片进行精确分类,确定舰船目标,从而实现舰船目标检测.实验测试结果表明:本文提出的算法可以实现精准的星载SAR舰船检测;与传统双参数CFAR目标检测和基于现有深度网络框架(LeNet、GoogLeNet)的检测算法相比,该算法检测性能更好、检测时间更短,可有效降低检测漏检率和虚警率.     

应用基本遗传算法进行水面舰船目标识别研究

水面舰船识别判读是海军航空侦察工作的重要内容。文章论述了基本遗传算法（SGA）的原理、特点和运算步骤，并将该算法引入对水面舰船的识别。实验结果证明了该方法的科学性和实用性。     

舰船综合监控中上层计算机网络的冗余设计

通过网络实现舰船综合监视、控制和管理是当前舰船自动化的发展方向。现有的舰船综合监控产品一般由多台地理分散的下位机和一台上位监控管理计算机组成 ,尚未形成网络化的上层监视、控制与管理。为了灵活地实现舰船仪器和设备的综合监控 ,同时解决高可靠性、高实时性和可诊断性等问题 ,针对上述不足 ,结合相关项目的研究与开发 ,在现场网络的基础上设计了上层计算机网络 ,给出了其中的软件分布 ,并对系统中的工控、监控、网络和数据库等方面的冗余设计和实现进行了详细的叙述。     

基于模糊神经网络的舰船目标识别的方法研究

舰船目标类型识别是海军作战的一项重要功能，传统的识别方法有贝叶斯法和登普斯特－－谢费方法等。这些方法都存在这样那样的不足，采用模糊数学和人工神经网络垭识别水面舰船目标可使数据具有更好的有效性和可靠性。提出了将常规神经网络的信息向模糊信息转化的模型。     

舰船辐射噪声的非高斯特性和非线性检验

用Hinich检验方法，验证了实际舰船辐射噪声中存在非高斯性、非线性成分，为利用高阶累积量方法提取舰船辐射噪声的非高斯特征，提供了客观依据。     

基于遗传算法的舰船装载方案优化

 两栖舰船装载是实施两栖作战的基本保障，装载方案的优劣直接影响两栖兵力投送效率，甚至影响两栖作战的进程和成败。为解决两栖舰船装载方案优化问题，通过构建两栖舰船装载空间描述模型和装载对象描述模型，运用图论理论引入装载点概念，制定最优装载点选择规则和装载方案优化目标及约束条件，运用遗传算法理论解算装载方案的优化模型，可以实现装载方案的优化，解决部队两栖舰船科学装载的问题。     

坦克玩转隐身术

陆地上,穿迷彩,把色变,扭曲光线,放烟雾弹,站在对面也看不见!水里面,减震动,削噪乱,扭曲声线,再往下潜,声呐也甭想把我探!天空中,降辐射,用热弹,吸收、散射雷达的放射线,休想让我把形现!舰船、飞机、潜艇自豪地亮出了各自的隐身绝招,还把这看家本事编成了歌谣。这让同为作战先锋的坦克满肚子不满和委屈。今天,它终于忍无可忍,决定向兵器设计师发起抗议!     

舰船电子系统电磁兼容性问题分析及对策

舰船电子系统电磁兼容是舰船战斗力的重要保障。本文从电磁干扰产生的原理出发，详细阐述分析了舰船电子设备干扰产生机理及传播途径，讨论了各系统的电碰兼容问题，从硬件软件两个方面为舰船电磁兼容设计给出了合理的建议与对策。     

水雷家族,各显神通

浑身铁疙瘩,一碰我就炸。同胞兄弟多,自是家族大。别看相貌丑,炸得敌船找不到家!嘿嘿,大家好,我就是水中小霸王——水雷!我可是海战时不可缺少的武器:毁伤敌舰、阻碍敌军行动我绝对是第一把好手。一枚小小的水雷就像一座碉堡,以静制动,无论来的是舰船,还是潜艇,都让它望而却步!切——你还不信?那我就让你见识见识我们水雷家族各兄弟的看家本事!