子集和问题的分治求解

介绍了求解子集和问题的一个分治算法。设给定的n个正整数为A(1),A(2),…,A(n-1),A(n),给定的子集和为正整数M,算法的时间复杂性为O(nlog2(M+1)+1),空间复杂性为O(n)。当M较小时,算法复杂性优于二表算法的复杂性。     

电磁发射系统以太网拓扑结构建模优化

拓扑结构优化模型是网络中的一类重要模型,可以有效地优化系统整体链路性能。针对电磁发射系统以太网拓扑结构中部分节点和链路的负载过大,一旦发生堵塞,将会影响网络中关键链路性能的问题,建立网络拓扑结构优化的多目标规划模型,并提出一套基于基因环操作的遗传算法对其进行求解,通过仿真得出最优的网络拓扑结构。根据仿真结果修改实际网络节点默认配置参数,结果显示该模型和算法能有效均衡负载,降低网络冲突率,且不需要改变电磁发射系统以太网的物理链路,不会增加额外成本,对电磁发射类系统具有普适性的意义。     

非均匀光强对曲率型自适应光学系统的影响

在高斯光强和光强存在正态随机起伏情况下,研究了一种37单元的曲率型自适应光学系统对低阶Zernike像差的校正效果,并和均匀光强时的校正效果进行了比较.光强为高斯分布时,光强的不均匀性对Zernike像差的校正带来了一定的影响,对于曲率为零的Zernike像差影响较小,对曲率不为零的Zernike像差影响较大.光强存在正态随机起伏时,对各阶Zernike像差的校正影响较小,曲率为零的Zernike像差的校正效果好于曲率不为零的Zernike像差的校正效果.结果表明在光强起伏不严重的情况下,该37单元曲率型自适应光学系统对低阶Zernike像差可以较好地校正.     

雷达自动目标识别系统中目标检测模块的DSP实现

研究了基于数字信号处理器 (DSP)雷达目标检测系统的硬件结构和基于该平台的雷达目标检测方法在DSP上的实现。外场实验表明 ,该系统能与多种类型雷达对接 ,实现雷达目标自动检测     

微型软体机器人能源驱动技术研究进展

具有高柔顺性、低能耗、高功率等特点的微型软体机器人在管道检修、战场侦察等复杂环境中具有广阔的应用前景。能源与驱动器决定了微型软体机器人运动方式和运动性能。为使更多研究人员了解现有柔性驱动技术及其能量来源的研究进展,从物理能源驱动、化学能源驱动以及生物混合驱动三方面入手,总结了基于这三种能源的典型驱动方式并分析其优劣。对现有柔性驱动及其能源存在的不足与未来发展进行讨论与总结,可为后续软体机器人柔性驱动技术发展与性能提升提供参考。     

运载火箭随机振动环境试验条件的变带宽设计方法

针对运载火箭随机振动环境试验条件提出了基于能量等效思想的变带宽设计方法,通过采用分数倍频程数据处理方法,并确保各个频带内的均方根值与原随机振动环境的均方根值相同,有效解决传统的等带宽随机振动环境试验条件总均方根过高的问题。为了验证所提方法的有效性,通过典型管路产品进行了随机振动响应计算。结果表明,该方法既能够有效地对产品进行考核,又不至于对产品造成过考核。所提变带宽设计方法可为运载火箭随机振动环境条件的合理设计与分析提供有效手段。     

发射井内弹-筒系统抗爆减震设计

为提高井下冷发射导弹的生存能力,对其开展了抗爆减震设计研究,建立了弹-筒系统在不同减震方式下的有限元仿真模型,计算了弹-筒系统在爆炸地冲击作用下的动态响应,比较了悬吊式、下支承式、斜吊式等多种减震系统的减震效果,并分析了减震器刚度和阻尼对减震效果的影响。结果表明：悬吊式减震系统的减震效果略好于下支承式,斜吊式最差,合理减小减震器刚度和阻尼可以明显提升悬吊式减震系统的减震效果。     

基于影响网络与不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型及求解方法

拟制作战计划的关键是生成作战行动序列.考虑作战行动过程中的不确定性以及激烈对抗性,以影响网络分析作战行动和战场态势之间的相互影响,用不完全信息博弈分析敌对双方之间的对抗,建立了基于影响网络和不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型,并给出了求解方法.通过计算实例说明了模型及其求解方法.结果显示该模型生成的COA更适应于对抗环境.     

低分辨雷达的目标特征提取方法

基于现役低分辨警戒雷达 ,研究了进行目标分类和识别的途径 ,提出了基于波形特征和时间谱信息的目标分类和识别方法 ,试验分析了基于目标波形信息的特征 ,得出目标波形信息可用于目标识别的结论。现场试验表明 ,该方法对目标大小分类和架次识别有好的效果。     

RCS特性辅助的CMIMO雷达功率资源分配方法

针对集中式多输入多输出(collocated multiple-input multiple-output, CMIMO)雷达在实际探测过程中,未有效结合目标雷达散射截面(radar cross section, RCS)高动态变化特性导致雷达跟踪精度不高甚至失跟的问题,提出一种基于目标RCS高动态特性的CMIMO雷达功率资源自适应分配方法。考虑到目标RCS特征的角度敏感性,利用目标运动状态的可预测性动态获取实际观测角度,从而完成跟踪帧的极化方式优选;在此基础上构建包含功率与RCS的多目标跟踪误差后验克拉美罗下界,将其作为目标函数进行优化,利用内点惩罚法求解该凸优化问题即可实现RCS高动态情况下的功率优化分配。实验结果表明:该方法可结合目标不同方向RCS动态分集特性实现功率的有效分配,相比于传统RCS模型分配方案,有效解决了分配方案与实际跟踪场景之间的失配问题,从而提升了CMIMO雷达的多目标跟踪性能。