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关于RCS精确预测下机动目标切片仿真的研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了基于RCS（雷达截面积）数据对动态移动目标进行精确预测和仿真模拟的方法，旨在提高复杂战场环境中目标识别与追踪的技术水平。 本段落提出了一种基于目标RCS精确预估的机动目标SAR图像切片仿真方法，并详细介绍了从目标几何建模、电磁计算到成像整个流程的过程。通过将仿真实验结果与MSTAR图像数据进行对比，验证了该方法的有效性，能够有效解决获取多参数空间中机动目标的SAR图像数据的问题。

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  • 关于RCS精确预测下机动目标切片仿真的研究论文.pdf
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    本文探讨了基于RCS（雷达截面积）数据对动态移动目标进行精确预测和仿真模拟的方法，旨在提高复杂战场环境中目标识别与追踪的技术水平。 本段落提出了一种基于目标RCS精确预估的机动目标SAR图像切片仿真方法，并详细介绍了从目标几何建模、电磁计算到成像整个流程的过程。通过将仿真实验结果与MSTAR图像数据进行对比，验证了该方法的有效性，能够有效解决获取多参数空间中机动目标的SAR图像数据的问题。
     
  • 关于浮力驱动式水下滑翔机运动仿真的论文研究.pdf
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    本论文深入探讨了浮力驱动式水下滑翔机的运动特性，通过建立数学模型和进行仿真分析，旨在优化其在海洋探测中的性能与效率。 浮力驱动式水下滑翔机在我国的海洋勘探与国防建设方面具有重要的应用前景。基于水下滑翔机的三维运动模型，在MATLAB/Simulink平台上完成了滑翔机建模及图形界面仿真工具的设计，并利用该仿真软件进行了算例计算。此仿真的成本较低，适用于一般水下滑翔机设计方案的验证工作。
     
  • 关于改进光流法在运动目标检测中的研究论文.pdf
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    本文探讨了如何通过优化和创新传统光流算法来提升其在复杂背景下对运动目标检测的准确性和效率。 基于改进光流法的运动目标检测研究指出，彭亚男与陈振学的研究表明，在现实场景中进行运动目标检测具有极其重要的意义。这项技术是跟踪和识别物体状态的前提条件之一，并且光流法不需要复杂的背景建模，能够有效地捕捉到移动对象的信息。
     
  • 雷达目标回波信号仿真的论文研究.pdf
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    本文探讨了雷达目标回波信号仿真的方法与技术，分析了不同场景下的仿真效果，并提出了一种新的高效仿真策略。 本段落详细论述了雷达目标回波信号的原理、模型以及仿真环境下的相关噪声信号。针对雷达探测目标的特点，利用Matlab软件在模拟环境中加入杂波信号进行仿真分析。
     
  • 关于武器目标分配问题的精确与启发式解法研究论文
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    本文探讨了武器目标分配问题的求解策略，通过比较分析精确算法和启发式算法的有效性，旨在为该领域提供新的视角及优化方案。 武器目标分配（WTA）问题是国防领域运筹学应用中的一个核心问题。该问题涉及将n种不同类型的武器最优地配置给m个不同的目标，以使这些目标在所有交战后的总预期生存价值最小化。WTA可以表述为非线性整数规划问题，并且已被证明是NP完全的难题。对于小规模的问题实例（例如20种武器和20个目标），没有已知的方法能够精确求解。 尽管已经提出了多种启发式方法来解决这类问题，但由于缺乏有效的评估手段，我们无法准确衡量这些启发式算法所生成解决方案的质量。本段落提出了一套新的方法论框架，包括线性规划、整数规划以及基于网络流的下限技术，并通过它们开发了若干种分支定界算法以应对WTA挑战。 此外，文中还介绍了一个基于网络流构造试探法与超大规模邻域（VLSN）搜索算法。实验结果表明，我们的方法可以对中等规模的问题实例实现最优求解（最多80个武器和目标），并且对于更大规模的场景也能在几秒内找到接近最优的结果（最多200种武器和目标）。
     
  • 关于Web环境下PM2.5扩散预测模型的研究论文.pdf
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    本文探讨了在Web环境下构建PM2.5扩散预测模型的方法和应用，分析了现有技术的优势与不足，并提出了一种新的预测机制以提高空气质量预报准确性。 近年来，雾霾问题与我们的生活息息相关，并影响着可持续发展。为了有效监控并预测PM2.5的产生及扩散，研究团队提出了基于Web的PM2.5扩散预测模型的研究课题。该课题由谭涛和禹胜林共同开展。通过这一模型，可以更好地理解PM2.5的变化规律及其对环境的影响，并为制定有效的空气质量管理措施提供科学依据。
     
  • 关于切换系统仿真的研究
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    本研究聚焦于切换系统的仿真技术，旨在探讨不同模式间的动态转换及其稳定性分析，为复杂控制系统的设计与优化提供理论支持。 关于切换系统的稳定性研究，最新的成果采用了一种通用的多Lyapunov函数方法。这项研究成果在网上很少见，并具有很高的参考价值。
     
  • 关于自适应运动目标检测的帧间差分法研究论文.pdf
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    本论文深入探讨了基于帧间差分技术的自适应运动目标检测方法，提出了一种新颖的算法以提高复杂背景下的目标识别精度和实时性。 本段落提出了一种基于帧间差分的自适应运动目标检测算法。该算法通过直方图统计各像素点处最大概率灰度的方法提取连续视频中的背景图像；利用相邻帧之间的帧差法得到运动区域图像；再通过运动区域图像与背景图像的差分方法来准确地提取出运动目标。实验结果表明，此算法能够在包含多个不确定因素的序列视频中有效地生成高质量的背景图，并能迅速响应实际场景的变化，从而提升对移动物体检测的效果和质量。
     
  • 目标检测研究论文
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    本研究论文深入探讨了目标检测技术在计算机视觉领域的最新进展与挑战，提出了一种新颖的方法以提高模型效率和准确性。 目标检测相关论文涵盖了多种方法和技术，包括Selective Search、R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN（Feature Pyramid Network）、Mask R-CNN以及YOLO系列（如YOLO V1, YOLO V2和YOLO V3），SSD（Single Shot MultiBox Detector）及其改进版本DSSD，还有CornerNet与IoUNet等。这些方法在目标检测领域具有重要地位，并且持续推动着该领域的技术进步和发展。
     
  • 关于FPGA上运动目标检测的若干学位论文研究
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