提高惯导系统Unscented卡尔曼滤波实时性技术

Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目.通过构造n 2个样本点来捕获n维状态变量的均值和方差,提出了将这种方法应用于惯性导航的初始对准.仿真结果表明在同等滤波精度的情况下,该方法比UKF计算效率更高,实时性更好.     

大型水面舰艇舷侧水下防雷舱吸能结构论证设计

分析了大型水面舰艇舷侧水下防雷舱的设计 ,根据板的破坏模式进行了吸能量的计算 ,分析并比较了防雷舱的传统设计与在此基础上加吸能结构后各自的吸能量 ,从而得出了防雷舱的一种新的结构设计 .     

定向能武器的现状及未来的研究和发展趋势

定向能武器的现状及未来的研究和发展趋势曹永珠关键词定向能武器发展趋势定向能武器的现状及未来的研究和发展趋势定向能武器是一种新概念武器,主要包括：战术激光武器、粒子束武器、微波武器等等。与目前使用的常规武器相比,其显著特点是,能量传播速度极高且高度集中...     

用Hubbard模型对高Tc氧化物超导性的研究

本文的简化 Hubbard 哈密顿量,不仅包括单电子跳跃和一个电子从一个格点到近邻单占据格点运动的反铁磁虚交换作用,而且保留有关三个格点的单重态电子对运动的虚跳跃过程和同格点上电子的关联作用项。同时引入重整化因子(?)来描述电子在宏观区域上的巡游程度,研究了超导的转变温度 Tc。结果显示,Tc 作为空穴含量δ的函数存在一个极大值,且随 U 的减小而升高。与实验数据相对比,本文结果是合理的。     

GMA离散自适应滑模变结构位移追踪控制研究

超磁致伸缩作动器A)有应变大、能量密度高和响应速度快的特点,在主动隔振领域具有广阔的应用前景,但是其自身材料的磁滞非线性导致其位移控制精度大大降低.为提高其控制精度,方便在实际工程中应用,提出一种前馈逆补偿和反馈控制相结合的位移追踪控制策略.首先,采用自由能磁滞模型表示GMA的磁滞非线性特性;然后,通过变步长的LMS自...     

火力打击条件下Ad hoc网络节点毁伤程度评估

Ad Hoc网络在信息化战场的广泛应用,需要快速有效地评估火力打击对网络的毁伤程度。从Ad hoc网络自身属性出发,结合网络的内部测度和外部测度,给出了节点有效度、节点修复度以及节点连通度等指标计算模型。构建了节点毁伤程度加权邻接矩阵,提出了一种基于复杂网络团簇结构划分的节点毁伤程度评估方法,根据权值的相似程度对节点的毁伤程度进行归类,并给出了示例分析。最后将本算法与模糊聚类算法进行对比分析,结果证明了方法的正确性。     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

民族文化赋能民族经济发展的内在机理

民族文化是指各民族在其历史发展过程中创造出来的具有本民族特点的精神财富。民族文化与民族经济的关系是密不可分,不同的文化特征能够产生不同的经济形态,文化在各个方面引导经济的发展,在经济实际进程也蕴含着文化的特征。民族经济是民族文化的基础,民族文化促进民族经济的发展。一方面,要发挥民族文化对国家经济的推动作用,另一方面,民族文化对国家经济制约作用应有足够的认识。新时代铸牢中华民族共同体,促进中华民族经济社会高质量发展,必须要大力发展民族经济,促进民族文化发展,以民族文化赋能民族经济发展。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

分布式异构集群中节点优先级调优算法

节点优先级常用于评价异构集群中节点的性能,因此节点优先级评价指标权重的选择非常重要。采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)建立了节点优先级评价指标体系,计算得到各指标的初始权重,并使用BP神经网络对初始权重进行优化。训练时,BP网络输入为集群运行中采集的节点实时资源数据,输出为节点的优先级。分析网络训练完成后得到的权重矩阵可以获得各优先级评价指标的优化权重。实验表明,基于AHP和BP的节点优先级评价模型可以更加准确地分析节点性能。相比于Spark默认算法和权重未优化的对照算法,使用调优后的节点优先级可以有效提高集群性能。运行不同工作量的相同负载时,集群平均性能分别提高了16.64%和9.76%;处理相同工作量的不同负载时,集群的平均性能分别提高了12.49%和6.54%。