高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

局部多孔质气浮止推轴承特性研究

在考虑轴承气膜交界面处切向速度滑移的条件下,建立了局部多孔质气浮止推轴承的理论模型,然后使用有限元算法进行了数值仿真,仿真的结果与试验结果取得了一定程度的一致性,说明此新的修改了的雷诺方程可以用来作为局部多孔质气浮止推轴承研究的理论模型。利用该模型,能够成功计算出不同渗透系数、不同厚度及不同直径的局部多孔质气浮轴承的流量、承载及刚度。还从理论上与小孔类型及全多孔质类型的气浮轴承特性进行了对比,结果表明,局部多孔质气浮轴承有着优良的特性及很好的应用前景。     

伪线性卡尔曼滤波的观测器轨迹优化算法

单站被动式跟踪存在强非线性和弱可观测性,即便观测器的运动满足可观测性条件,滤波仍然可能发散.针对此问题,使用伪线性卡尔曼滤波器,应用费希尔信息量、罗美达下限等方法对轨迹进行优化,该优化方案避免了对目标与观测器的径距信息的近似.仿真表明:该方法与传统方法比较,计算量较小,优化得到的轨迹简单,滤波精度得到改善.最后给出了在一定条件下,观测器的"最优"运动规则.     

对辐射源信号到达角的自适应跟踪估计

为提高信号到达角(AOA)的测量精度,采用修正的窗函数加权平均算法和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,将信号到达角的变化轨迹看作是一种做加速度机动的运动,实现对连续变化信号到达角的参数估计.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法有一定的应用价值.     

坦克交流全电式炮控系统的速度控制

介绍了交流全电式坦克炮控系统的特性,为改善系统稳定工作状态时的低速性能,研究出了两种变结构切换速度控制策略,对这两种切换方案进行了分析比较,并分别进行了试验验证,试验结果表明这两种方案都具有良好的动静态性能,能满足系统的性能指标要求.     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

基于STK的1对1近距空战可视化仿真实现

在分析1对1近距空战核心模块的基础上,提出了基于STK(Satellite Tool Kit)可视化仿真方案的实现框架,对输入文件的格式、控制台接口的设计等问题进行了说明,该仿真平台不仅对飞机、武器、目标的轨迹以及探测系统、武器系统的状态进行了实时的监测输出,还逼真地模拟了战斗机飞行和作战的各种画面,为仿真平台操作人员提供了良好的操作界面,最后通过仿真实例,显示了基于STK可视化仿真的高效、逼真的优势.     

板材弹性模量变化对超声兰姆波传播特性的影响

基于超声导波的部分平面波分析方法,以及弹性体中波速与弹性模量的关系,研究了弹性模量的变化对单层固体板中超声兰姆波传播特性的影响.随着弹性模量的变化,兰姆波相速度和表面位移场与弹性模量之间有一定的对应关系.通过对其相速度的研究表明,高阶模式的兰姆波对弹性模量的变化较为敏感.对表面位移场的研究结果为兰姆波模式和频率选择提供了可靠依据.所得结果对应用超声兰姆波评价板材疲劳损伤具有实际意义.     

移动机器人平台低成本自主导航系统设计与实现

定位、建图与轨迹规划是实现移动机器人在未知环境自主运动的核心技术,也是目前的研究热点。首先,针对未知环境建图和定位问题,设计一种基于视觉的低成本导航方案。该方案利用深度相机获取未知环境信息,构建环境地图,并基于ORB-SLAM2算法完成自身定位。其次,为保障移动机器人运行平稳性,设计了一种A*优化方案。该方案结合轮式机器人运动特点,对传统A*算法的节点扩展过程进行优化,并通过改进搜索算法的碰撞检测部分实现地面移动平台的三维避障功能,同时基于B样条曲线完成轨迹平滑。最后,在移动机器人实验平台上完成自主导航系统部署并进行实验验证。实验结果表明,系统单次规划所需时间在10 ms以内,建图平均误差为0.14 m。此外,所提自主导航系统所需硬件设备简单,便于快速部署,具有广阔的应用前景。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。