弱通信条件下基于MPC与融合状态估计的多UUV编队控制方法

多无人水下航行器(UUV)编队控制在实际复杂海洋环境中面临着水声通信时延大、多中断和丢包等弱通信难题,如何提高其对通信的鲁棒性是重点研究方向之一。首先,建立了多UUV编队模型;其次,将多UUV编队航行分为有无参考路径两种状态,针对已知编队期望路径条件,将编队问题分解为路径跟踪与速度同步问题,设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制和速度误差同步机制;再次,针对编队处于机动过程而缺乏参考路径的条件,提出了基于最小二乘的融合状态估计及其一致性编队控制方法;最后,在仿真环境最大队形误差0.6 m,验证了算法的有效性。与单积分器系统一致性编队控制算法对比分析表明,所提方法在队形控制精度、队形恢复时间以及编队的稳定性方面均具有一定优势,研究结果对多UUV编队应用具有重要的指导意义。     

基于LMS谱预测和小波分解的弱GPS信号捕获算法

弱GPS信号的捕获算法是高灵敏度GPS接收机的关键技术,首先介绍了传统的GPS捕获原理,在此基础上,参考小波分解对GPS捕获信号进行降噪处理的方法,并结合LMS谱预测降噪法,提出了LMS谱预测和小波分解混合弱GPS信号捕获算法。考虑到小波分解和LMS谱预测的降噪原理不同,对3种方法对GPS捕获信号的降噪效果进行了仿真和对比。仿真实验结果表明本文所提出的降噪算法与仅用小波分解和LMS谱预测相比最大输出信噪比分别提高4.29 dB和2.93 dB。有效地提升了GPS捕获信号的信噪比和接收机的灵敏度。     

基于峰度-小波包分析的雷达信号去噪方法

对雷达回波弱信号的检测能力是体现雷达侦察性能的重要指标.根据高斯分布信号的峰度为零的特性,以及结合小波包的多分辨率分析原理,提出利用峰度-小波包分析的弱信号去嗓方法.通过仿真表明,方法对于雷达回波弱信号具有良好的去噪能力,并保证原信号的特征.     

连接数字化战场的单兵装备——形形色色的单兵电台

英国《防务系统日报》近日报道:20世纪90年代以来,由于通信技术突飞猛进,军事通信领域新设备层出不穷,单兵电台就是其中的佼佼者.这种电台的作用是把一个班内徒步作战的单个步兵横向连接起来,因此又被称为"班内扬声器".班长电台可进入高一级的指挥网,从而把整个班联入数字化战场.     

基于免疫遗传算法的无人机航路规划

基于免疫遗传算法的原理,建立了一种在三维复杂地形下,协同考虑地面等待和任务执行两阶段的无人机航路规划模型.首先,使用了生成三维等效地形图的方法;其次,根据所得的地形图,提出了一种改进的分组寻优免疫遗传算法用于搜索最优航路,提高了搜索效率.该算法先用预处理解空间和免疫记忆特性的方法来产生初始解群体,再用免疫遗传算法的特性搜索满足无人机机动特性约束的航路点集,最后使用准均匀B样条曲线,将航路点连接起来的有向线段进行修改、光顺,使航路安全可飞.仿真的结果证明采用的模型是合理有效的.     

基于有限元分析的金属套／陶瓷柱外伸式过盈连接应力分布规律

以45^#金属套和氮化硅陶瓷柱为研究对象，采用有限元法分析了不同过盈量下金属套／陶瓷柱外伸式过盈连接的应力分布规律。结果表明：陶瓷柱在接触边缘均存在明显的边缘效应，轴向应力梯度较大；金属套在接触边缘内侧存在显著的应力集中，其值远大于对应位置陶瓷柱的压应力，易于导致陶瓷材料破坏。采用热胀法进行了试验验证，过盈连接试样均在12h内发生自然断裂，较好地验证了有限元分析结果。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

韩国成功测试倾转旋翼无人机

2007年12月4日，波音公司将一台高能化学激光器安装到了一架C-130H运输机上（这种飞机被称作“激光炮艇”），这标志着“先进战术激光器”（ATL）先期概念技术演示项目又达到一个关键里程碑。该激光器重约5．4吨，将与此前安装的、用于控制激光束射向的波束控制系统连接。激光器安装后，波音公司将进行一系列试验．为2008年在飞行中对典型地面目标发射激光做准备．以验证高能激光器的军事效用。与同样由波音公司研制的、用于助推段弹道导弹防御的“机载激光”（ABL）不同，     

基于共享Cache多核处理器的Radix聚集连接优化

基于目前主流的多核处理器,研究了数据库Radix-Join算法中的聚集连接优化.针对多线程聚集连接执行时,线程Cache访问缺失严重的问题,采用预读线程预先将聚集连接线程需要访问的聚集对从内存读入L2-Cache,提高了线程的Cache访问性能.并根据聚集连接执行时的代价模型,优化了聚集连接执行框架和各种线程参数.在实验中,基于内存数据库EaseDB实现了本文提出了算法,实验结果表明,聚集连接性能得到较大提高.