电磁场的动量流密度张量对库仑定理的推证

本文从电磁场与带电物质有相互作用的角度出发,依据电磁场的动量流密度张量的数学表达式及其物理意义,推导出两点电荷之间的相互作用力公式,从而得出与库仑定律相一致的结果.     

取值于p型Banach 空间随机变量列的收敛性

本文将Ｗ．Ｆ．Ｓｔｏｕｔ［１］关于实值随机变量列的收敛性的一些结果,推广到了ｐ型Ｂａｎａｃｈ空间值情形上,得到了刻划ｐ型Ｂａｎａｃｈ空间的二个充分必要条件及二个必要条件     

自适应均衡器非维纳效应的仿真研究

窄带干扰条件下,自适应滤波器产生非维纳效应。在分析非维纳效应产生机理的基础上,详细仿真研究了强单音干扰条件下,自适应均衡器的收敛和跟踪性能。通过研究得出了一些新的结论:多径和干扰的功率严重影响自适应均衡器的收敛速度,而干扰的频率对收敛速度几乎没有影响;固定的强单音干扰对自适应滤波器的信道跟踪性能影响较小;慢变的强单音干扰对跟踪性能影响较小,快变的单音干扰将对跟踪性能造成严重影响。     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.     

基于小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用本算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用提出的算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

基于Richardson外推法的CFD离散误差分析

为研究数值模拟中网格类型及网格尺度变化对离散误差产生的影响,对NACA2412三维翼型在0°、4°、8°、12°攻角下进行了计算流体力学(CFD)仿真,得到了对应条件下的升力系数及阻力系数,利用Richardson外推法研究多套连续变化的结构网格及非结构网格数值解的空间离散误差,并结合网格收敛指标(GCI)法对误差进行...