粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。     

一种基于改进Bounding Box的移动信标辅助节点定位算法

针对无线传感器网络的节点自定位问题,提出一种利用单个移动信标的定位算法。该方法在传统Bounding Box定位方法的基础上,结合信标的实际通信区域,提出“O-区域”和“S-区域”的概念,通过对新接收到的信标位置分类讨论,进一步缩小未知节点的可能区域。通过仿真比较,验证了该方法的性能优于质心定位法和Bounding Box定位法,同时定位精度与移动信标的通信半径大小有关。     

测量控制隧道开挖断面技术应用研究

介绍了毛洞断面测量系统的组成及原理,阐述了利用TC(R)1101全站仪构架的断面测量控制系统在地下隧道施工中的应用,包括准备工作、断面测量、搬移测站以及内业整理,并对测量控制隧道开挖断面技术的应用效果及效益进行了详细分析。该技术在控制断面超欠挖,提高光面爆破水平效果明显。     

弹道目标微动特征提取研究

微动特征是弹道目标识别的关键特征之一.针对这一特征,对弹道目标微动特征提取技术进行了分析,主要包括微动信号补偿与分离、微动目标识别以及组网雷达中弹道目标微动特征提取3个部分.同时结合国内外的研究现状,总结了现有的技术手段,并对相关技术的优缺点进行了分析.在此基础上,探讨了弹道目标微动特征提取的需要解决的问题以及未来的发...     

南京政治学院"纪念中国共产党成立80周年理论研讨会"综述

“七一”前夕 ,为庆祝中国共产党八十华诞 ,南京政治学院在中国共产党的诞生地———上海 ,召开纪念中国共产党成立八十周年理论研讨会 ,作为献给党的生日礼物。来自教学、科研战线的 4 0多位与会代表参观了党的“一大”会址 ,回顾了党的光辉历程 ,以江泽民“三个代表”重要思想为指导 ,联系国际、国内形势的变化 ,对新时期党的建设的一系列重大问题进行了广泛的交流与讨论。一、回顾 80年党的光辉历程 ,总结党的建设的历史经验一些代表在回顾党的历史的基础上 ,提出中国共产党自 192 1年成立以来 ,有两次大发展的时期 ,一次是从 1935年遵义…     

某新型远程AUV的视景建模及可视化仿真研究

在某新型远程自主水下航行器（AUV）的几何空间坐标方程和运动学数学模型的基础上，根据该新型AUV的组成和物理特性完成其在虚拟场景中的三维模型构建。该模型不仅可以准确反映AUV的各项物理参数和真实尺寸，而且可以在数学仿真的同时实现模型仿真的可视化，更加直观、生动和实时地反映AUV的位姿状态以及巡航、悬停和目标跟踪等过程。     

自动导向车控制系统的数学模型及应用

本文提出自动导向车偏差控制系统的数学模型。文章首先研究自动导向车的运动特性,分析偏差量与车轮速度的关系,在此基础上导出它的动态结构图。它是一个多输入多输出的非线性系统。然后通过小偏差线性化方法,把它简化成线性单输入数学模型。该数学模型应用于激光导向无人小车,获得较好的运行控制效果。     

An asymptotically optimal inspection policy

An inspection model in life testing situations is discussed. The system under study is assumed to consist on n independent components all of which fail independently in an exponential fashion. Failures can be discovered only through inspection. The experimenter is assumed to lack the knowledge of the parameter of the exponential distribution. A stochastic sequential inspection policy is suggested which uses the data collected through experimentation to estimate the unknown parameter. It is shown that this policy is asymptotically optimal. Some numerical demonstrations are included.     

【专题】复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。