卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

2014—2016年FY-3C与COSMIC掩星电离层特征参数的比较

利用由FY-3C和COSMIC两个全球导航卫星系统无线电掩星任务提供的2014—2016共3年的电离层电子密度廓线，基于时间间隔7.5 min、经纬度间隔2.5°的时空匹配窗口，对两个掩星任务的电离层峰值密度（NmF2）和峰值高度（hmF2）进行了比较。结果表明：由两个任务得到的特征参数相关性良好，各年之间相关性水平基本稳定，其中各年NmF2和hmF2相关系数的平均值分别为0.87和0.75；FY-3C的特征参数相对于COSMIC的偏差很小，各年NmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±0.25×10⁵ el/cm³和±15.0%，hmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±7.00 km和±1.80%。此外，由两个任务得到的特征参数在空间上均表现出赤道及低纬地区数值较高且呈“条带状”分布的特点，且两个任务都监测到了2016年相对于2014年和2015年NmF2和 hmF2均存在显著下降的现象     

公安高校计算机基础课程关联性分析

对＂1＋X＂双层课程体系下的计算机基础课程之间的关联性进行初步分析,揭示了教学目标一致性、教学内容互相渗透、人才培养逐层连续性等特点。     

灰色关联分析中的空袭目标威胁度判断

在防空作战中,判断多批次空袭目标威胁度是一项复杂且主观性极强的工作。为避免人为因素对其判断的影响,用灰色关联分析的方法,从定性与定量的角度对判断过程进行了分析研究,提出了一种判断目标威胁度的方法。实例计算分析表明,所提出的方法较好地保护了已有的信息,确保了正确的判断结论。     

潜艇电力推进装置的动态模型辨识

将系统辨识的方法应用到潜艇电力推进系统的动态特性的分析中 ,辨识算法采用递推增广矩阵法(RELS) ,并采用变遗忘因子 ,以改善系统的跟踪性能 .研究对象为一模拟电力推进机组 ,在实验数据的基础上建立了该系统励磁控制下的动态模型 .     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

一种改进的指纹图像局部方向场匹配方法

指纹方向场真实地反映了指纹图像中本质的纹理特征,包括了指纹的基本形状、结构和走势。定义了局部方向场图像的描述方法,可以根据纹理信息有效地描述并区分不同的细节点。在低质量指纹图像,特别是存在较严重非线性形变的指纹图像中,细节点方向属性不够可靠,使得以细节点对作为参考对齐局部方向场图像的方法效果不佳。提出一种改进的局部方向场图像对齐和匹配方法,能够明显改善局部对齐效果,提高局部匹配的准确性,从而更加有效地区分对应和不对应细节点。实验结果验证了提出方法的有效性。     

基于D-S理论的多传感器空中目标识别

针对当前空中目标识别的特点,探讨基于D-S理论的多传感器空中目标识别方法.设计了一套多传感器空中目标识别算法.详细推导了该算法,对"未知度"的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析.分析表明,该算法能够较好地识别空中目标.灵活确定"未知度",适当扩充"未知度"的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果.     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。