基于转弯模型的自适应交互式多模型跟踪算法

针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.     

为“打赢”提速——天津宝坻区人武部提高信息化作战能力建设记事

年前,天津宝坻区人武部与各乡镇基层武装部的国防综合信息网正式开通,实现了首长机关对基层武装部的可视化指挥控制,这在华北地区还是首家。信息主导——顶层设计好指挥控制平台前几年,由于受基础设施的限制,宝坻区人武部的信息化建设也受到一定的影响,但部党委"一班人"并没有止步     

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...     

应用改进的LP算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

空间站零燃料大角度姿态机动路径存在性分析

零燃料大角度姿态机动技术是新近应用在国际空间站的新概念姿态控制技术。构造了以控制力矩陀螺为执行机构的空间站姿态控制动力学模型,在此基础上,建立了空间站本体与控制力矩陀螺之间的角动量守恒关系。针对各类大角度姿态机动任务,通过分析空间站惯量参数与控制力矩陀螺性能参数之间的解析关系,得到了零燃料大角度姿态机动路径的存在性条件。通过规划算例验证了存在性分析的正确性。所提出的零燃料大角度姿态机动存在性条件,为姿态机动路径的存在性判断提供了便捷可行的方法,为零燃料大角度姿态机动技术未来在我国空间站实施的可行性论证提供重要的理论依据。     

卫星导航天线阵的载波联合跟踪算法

测量卫星导航信号在天线阵各阵元上的载波相位之差可用于卫星波达方向解算,但传统的各阵元独立跟踪算法在干扰条件下无法实现高精度跟踪且容易失锁。针对此问题,通过将天线阵各阵元的载波相位分解为公共的平均载波相位和低动态的残余载波相位,提出了一种联合载波跟踪算法。该算法利用平均载波相位为每个阵元共有的特点,通过对全部阵元的联合处理来提高其跟踪精度,同时通过缩小环路噪声带宽来提高残余载波相位跟踪精度。理论分析与仿真结果表明,该算法提高了波达方向解算所需的阵元间载波相位差的测量精度及跟踪灵敏度,四阵元天线阵在典型应用条件下,跟踪灵敏度提高4d B,相同载噪比下载波相位差测量精度提高3倍。     

基于多元价值目标的体系作战信息流转模式探析

高效合理的信息流转模式是有效实施基于信息系统体系作战的前提和重要保障。引入了价值目标理论,解析了信息流转概念内涵,分析了信息流转价值目标与作用机理,分别提出了基于最大信息流量、最佳信息质量、最小传输时间和综合价值目标的体系作战信息流转模式,并给出了信息流转策略。     

基于非平面机动的弹炮对抗仿真

为探讨反舰导弹非平面机动对舰炮武器系统反导能力的影响,仿真计算了反导舰炮对末端作摆式机动和螺旋机动目标的命中概率,分别给出了不同机动周期、不同机动幅度、不同舰炮射速时的命中概率图线。结果表明,非平面机动无需大幅度机动就能很好抑制反导舰炮的反导能力;且螺旋机动突防效果更好;而舰炮射速对舰炮武器系统的反导能力至关重要。     

一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

当前,视觉词典法(Bo VW,Bag of Visual Words)是解决目标检索问题的主要方法,但传统的Bo VW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题,提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法,该方法首先将Fisher核机制用于目标检索,它能自动降低目标图像背景带来的不利影响,然后,采用位置敏感哈希(LSH,Locality Sensitive Hashing)对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销,使之适用于大规模数据库。实验结果表明,新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容,对大规模目标检索有很好的适用性,且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。