谐波信号选取对引信启动概率影响分析

目标有效反射面积影响引信的作用距离,进而影响引信的启动概率.针对某比相引信在射击隐身目标时启动概率很低的情况,在分析不同谐波信号对引信作用距离影响的基础上,提出选择其他谐波成分作为幅度支路,与原比相引信构成复合引信,解决了射击不同目标时引信启动概率较低的问题.     

一种双基地雷达空间同步模型设计方法

为了满足现代战争中双基地雷达的三大同步关键技术需求,提出了一种双基地雷达的空间同步方法,采用脉冲追赶式同步扫描模式,设计了接收天线指向角模型、扫描速度模型和波束宽度的模型,保证接收站无论是单基或双基工作都能够做到空间同步;并对模型进行了仿真,通过分析仿真结果得出了有用的结论,具有一定的学术和工程参考价值。     

调制气流声源振动系统参数分析

通过实验数据与理论计算结果的对比,分析了气流对振动系统的阻尼作用;并以实验声源为基础,以等效电路方法分析了调制气流声源振动系统的弹性系数、磁感应强度、音圈质量、电阻、电感以及绕线方式等参数对音圈振幅的影响;根据调制气流声源的用途差异,提出了用于语音广播和产生大功率低频声波时振动系统各参数的选择方法.     

异构混合存储的软硬件协同数据放置策略

分析比较当前大数据中心典型混合存储架构,针对其不能综合运用存储管理系统和存储设备优势的问题,提出软硬件协同的数据放置策略,同时考虑软件层混合存储管理系统和硬件层混合存储设备的特点,根据应用特性为数据选择合适的存储管理系统和设备。面向不同应用场景,提出运行前规划存储路径的静态放置模式和运行中规划存储路径的动态放置模式。基于存储管理系统和设备性能参数建模,采用仿真方法实现各数据放置策略,并运行实际应用中的三类负载进行实验测试,结果表明采用软硬件协同的数据放置策略相比只考虑存储管理系统和存储设备的数据放置策略,性能可以提高近30%。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

基于数学形态学的抗无人机检测预处理算法

为降低未来信息化作战条件下无人机对防空领域的威胁,对低信噪比图像序列抗无人机检测预处理技术进行了较为系统的研究.首先针对抗无人机检测问题,引入了预处理和数学形态学概念;详细阐述了图像的膨胀、腐蚀、开启运算,并对背景抑制、图像增强等技术进行了建模和仿真验证.结果表明,该方法能有效地从复杂背景中分离出无人机等弱小目标,有利于后续工作.     

基于光纤陀螺的INS/GPS组合导航仿真与应用

针对卡尔曼反馈校正难以工程实现的问题,提出了用卡尔曼输出校正来进行组合导航滤波的方法。对卡尔曼输出校正的滤波效果进行了理论分析和仿真验证,并在基于光纤陀螺的INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Position System)组合导航系统上进行了实验。实车实验结果表明:卡尔曼输出校正的定位精度和GPS定位精度相当,惯性导航系统误差随时间增长特性得到了有效抑制,从而验证了卡尔曼输出校正的方法在组合导航的应用中是可靠的。     

脉冲负载柴油发电机组的FBS模型设计及试验

在分析了机组的工作特性和功能需求的基础上,推导出了可以完成机组功能需求的期望行为,设计出了可以实现期望行为的机组结构。重点研究了柴油机功率确定、储能飞轮惯量优化及增压器匹配设计等问题,并将废气涡轮增压柴油机应用到该型机组。对机组的设计进行了试验验证。试验结果显示,机组性能满足设计要求。针对试验过程中负载突加初期的增压器供气滞后问题,提出了电力辅助涡轮增压方案,该方案可有效降低机组的燃油消耗和动态调速率。     

新闻视频中基于“场景词汇”的故事单元相似度分析

新闻视频中故事单元的相似度计算对于视频浏览、检索和跟踪故事单元等应用具有特别重要的意义.研究提出了一种利用"场景词汇"计算故事单元相似度的方法,将单独的关键帧作为一个完整"词汇",将每个故事单元看作是一系列"场景词汇"描述的"文档".在此基础上研究了"场景词汇"的特殊性,并设计了有效的"场景词汇"权重计算方法和故事单元相似度计算方法.实验显示,基于"场景词汇"的故事单元相似度计算方法能够比较好地贴近用户感官和实际应用需求.