未标定的视频小卫星深空目标凝视控制

设计了一种目标凝视自适应姿态控制方法,可以实现未知目标位置和未标定相机参数条件下的目标凝视控制。根据运动学方程提取出恰当的未知参数,从而将参数进行线性化表示;引入关于未知参数的势函数,确保参数矩阵的秩满足稳定性要求;采用了一个参数自更新律在线估计未知参数,提出了基于估计参数的自适应控制律。采用李雅普诺夫稳定性理论和芭芭拉特引理,证明了目标成像位置与期望成像位置的误差可以渐近收敛到零。仿真结果表明:目标位置未知且相机参数存在偏差的情况下,该自适应控制器能〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 够有效地对深空目标进行凝视观测。     

面向多最优解组合优化问题的决策求解算法

针对具有固定物品总和、多最优解特征的组合优化问题,以固定总和实数子集问题和购买鸡翅问题为例,给出了这类多最优解组合优化问题的形式化表示。在分析枚举等经典算法基础上,提出了基于整数状态表示和实数状态表示的0-1决策递归搜索多最优解动态规划算法。针对该算法在最优解数量较大时,时间复杂度趋向O(mⁿ)的问题,提出了基于相同决策路径合并和基于0-x决策的两种改进算法。实验中两种改进算法的计算时间基本符合与O(nb+nm)的正比关系,表明对于这类多最优解组合优化问题具有良好的求解性能。     

基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。     

多参数捷变雷达快速MTD算法

相比于传统的脉冲-多普勒体制雷达,多参数捷变雷达具有十分优秀的抗干扰能力,这使得其在复杂电磁环境下被广泛应用。然而,脉间参数的变化会严重破坏回波脉冲的相干性,导致动目标检测（moving target detection,MTD）等相干处理难以实现。针对以上问题,提出一种针对多参数捷变雷达的快速MTD算法。该算法对多参数捷变信号进行建模和稀疏表示,采用快速傅里叶匹配追踪（fast fourier matching pursuit,FFMP）对回波信号进行重构以实现MTD。仿真结果证明了本方法的有效性、优越性以及该方法在运算量上的优势。     

飞行器自适应预设性能姿态控制设计

预设性能控制是一类可以同时保证系统响应瞬态与稳态性能的非线性控制方法。针对具有非线性与未知干扰的飞行器系统,研究了一种无逼近预设性能姿态控制器设计方法,并进行了数值仿真验证。首先,研究了在传统预设性能方案中潜在的奇异性问题;其次,针对该问题提出了一种拥有自适应边界的预设性能函数改进方案。当归一化误差达到一定阈值时,通过放宽性能函数边界并使其重新收敛,确保跟踪误差被包覆,避免误差越界引起的奇异性,防止控制系统崩溃。最后,通过数值仿真验证改进方案的正确性与有效性。仿真结果表明,改进方案可以保证系统在存在误差越界的情况下姿态控制回路运行良好,并能满足预定的控制要求。     

多措并举构建团结友爱和谐纯洁的内部关系

习主席强调指出:"尊干爱兵、官兵一致历来是我军的政治优势和优良传统,一定要在新时代保持和发扬好。要深入开展尊干爱兵、兵兵友爱活动,培养官兵甘苦与共、生死与共的革命情谊,巩固和发展团结、友爱、和谐、纯洁的内部关系。"进入新时代,官兵的成分结构、价值取向、行为方式等发生了明显变化,呈现出很多新情况新特点。为此,要坚持从大处着眼、从细处入手,构建团结、友爱、和谐、纯洁的内部关系。     

让比较阅读在语文教学中绽放异彩

比较作为思维的一个过程,活跃在各种研究领域。比较就是通过对两种或两种以上的事物或现象之间的对比来加深、扩大和验证认知的一种研究方法。通过事物众多特征的对比,可以剔除事物的非本质特征,把握事物的本质特征,得到对影响事物发生、发展和变化的事物本质属性的理解。在中学语文教学中,教师运用比较阅读法,可以使学生辨善恶,明良莠,提升和深化对主题思想的认识和把握,诱发学生的认知冲突,让学生经历自主探究发现的学习过程,在发现性阅读中享受探究和创造的乐趣,进一步丰富他们的内心体验,促进学生情感态度的变化。具体说来,比较阅读的益…     

一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。     

一种基于超短基线的高精度多目标水声定位技术研究

超短基线定位系统由于基阵尺寸小、安装方便,在海洋开发中得到了广泛的应用。信号设计是多目标水声定位系统的关键。与常规的跳频序列相比,COSTAS阵列具有良好的相关特性。文中对COSTAS跳频信号进行了分析,仿真结果表明,由它构建的跳频信号有着较好的多目标信号抑制能力,并且可以找到合乎系统要求的多目标信号编码组。试验结果也证明了采用这种基于COSTAS阵列的跳频工作方式较为适合水下多目标声学定位。