一种用于直线度测量的多功能,简单,低成本电容传感器

线性运动在精密工程中被广泛应用。由于寄生运动的存在,要实现线性工作台或轴承完美无缺的直线运动几乎是不可能的。这些寄生运动包括:两个方向的平动(y和z),三个方向的转动,即滚动(Φ_x),垂直俯仰(Φ_y),水平晃动(Φ_z)。使用机械元件,这些寄生运动的数量级分别为1μm和1mrad。修改机械设计来增加直线运动的精度通常是困难的而     

使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

面向对象仿真概述

随着过去十年中面向对象仿真(OOS)的研究、开发以及应用领域的巨大发展,很显然这项技术正在成为建立大型、复合以及/分布系统模型的选择对象。本文讨论了用于建立这些类型系统模型的OOS特征,并把OOS方法与传统仿真方法相比较。在回顾OOS语言和环境之后我们将讨论目前有关面向对象仿真的问题。     

多传感器数据融合导论

多传感器数据融合是一项新涌现出的技术,可应用于国防领域,如自动化目标识别、战场监视、自治式运载器制导与控制;也可应用于非国防领域,如复杂机械监视、医疗诊断和新式建筑物。多传感器融合技术源于人工智能、模式识别、统计估计等广泛领域。本论文为数据融合提供了指导,它介绍了数据融合的应用、过程模型和对可应用技术的鉴别,并就数据融合方面的技术发展水平作了评述。     

在GPS/INS综合中的最佳非线性滤波

本文介绍了最佳非线性/非高斯滤波应用到临界情况的INS/GPS综合的问题。用所谓质点滤波的新技术使这种方法成为可能,并且当与诸如广义卡尔曼滤波这种经典的次最佳技术比较时,表现出优越性能。介绍了质点滤波理论并讨论了GPS/INS综合仿真结果。     

宙斯盾首创的和未来的最终综合诊断系统

宙斯盾武器系统的战备状态测试系统(ORTS)是当前综合诊断系统的前驱。它由成本有效的诊断混合建模和分析演变而来,把当代的诊断设备与宙斯盾武器最优化地综合在一起。由于这个系统的目标是21世纪,它能够达到更完整的集成,一个综合诊断系统能为整艘舰艇提供服务,包括武器系统,船体机械和电气系统以及推进系统。     

ATM TraP:异步传输模式通信量与性能测量工具

我们经常用理论通信量模式来进行ATM网络通信量控制算法的分析与开发。根据这些模型已经提出了用于通信量成形、管理、流量控制和交换结构的算法。当模型帮助我们获得初步的解决办法时,提出的这种算法的成功和有效将会成为一种假模想模型与真实通信量模型程度相似的一种功能。 本文介绍的ATMTraP,即异步传输模型通信量和性能测试工具,是一个试验性样机,它能够用来表征构成ATM网络的信息源和部件。ATMTraP已经用于Nectar千兆位试验台,用来收集来自各信息源,诸如Cray C-90巨型计算机、Sun工作站、iWARP systolic阵列等的初步通信量统计数据。     

无源LCD仍然是平板显示器的主流

本文描述了无源LCD新产品的特点和用途,介绍了几种最新的改进技术。     

使用并行博尔兹曼机计算互联概率

在传统的估计理论中,确切地知道量测与哪些参数或者状态互联。但是,在多目标跟踪这样的问题中,事先不知道量测将与哪一个目标的状态矢量互联。因此,为了实现跟踪算法,必须得到量测源于给定目标的概率估计。当可以用序列算法精确求解这种数据互联问题时,对于大量的目标和杂波点,这种方法可能变得难以处理。本文介绍使用并行博尔兹曼(Boltzmann)机求解数据互联问题的新计算方法。该方法证明,如果能得到充分数量的并行博尔兹曼机,就可以用任意小的误差计算互联概率。第i个量测源于第j个目标的概率β~ji可通过观察神经元v(i,j)在两维网络各层中“激活”的相对频率简单地得到。本文还介绍一些简单的例子,以便对博尔兹曼算法和精确的数据互联解的性能进行比较,还与使用霍普菲尔德(Hopfield)神经网络的另一种并行方法的性能进行了比较。     

用目标幅值特性的交互多模型跟踪

本文介绍利用目标回波强度改进涉及杂波环境中目标机动的航迹形成性能和航迹保持的递归跟踪算法。本技术把交互多模型方法(IMM)和广义概率数据互连(PDA)结合在一起,利用了与目标和杂波回波的概率模型相结合的量测的回波幅值。该方法的优点是通过评估目标模型概率可自动产生关键的跟踪决策,以便在航迹形成中提供快速而准确的真航迹确认和假航迹撤消的决策。它还能对等位转向目标机动实施精确的继续跟踪。