考虑地磁场空间梯度的飞行器磁干扰建模与求解方法

首先,在研究飞行器背景磁干扰模型与小信号模型的基础上,分析了地磁梯度沿纬度与高度的变化规律,分析可知由于飞行器的机动,地磁梯度会对测量结果造成影响;然后,考虑地磁梯度因素,对原有小信号模型求解方法进行了改进：飞行器在四个航向上做小角度的机动飞行,将地磁场沿纬度与高度的梯度作为未知量,与飞行器磁干扰模型中的剩磁参数、感磁参数和涡磁参数一起求解;最后,利用实测试验数据进行了验证,结果表明：考虑地磁梯度的影响与不考虑地磁梯度的影响相比,求解的模型参数可以在细节上进一步提高飞行器背景磁干扰的补偿效果。     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

改性 C／C 复合材料快速制备与抗烧蚀性能考核

采用液相浸渍法结合反应熔渗法快速制备了改性C/C复合材料，研究其微观组织及在氧乙炔焰和高频等离子体风洞环境中的烧蚀行为。结果表明：改性C/C复合材料主要含有HfC、ZrC、TaC等高熔点陶瓷改性相，其密度为3.83g/cm3，开孔率仅为4.71%。氧乙炔焰烧蚀360s后，改性C/C复合材料表面形成一层主要由HfO2、ZrO2、Ta2O5组成的致密氧化物层，材料的线烧蚀率为0.00518mm/s。使用高频等离子体风洞考核改性C/C复合材料球头模型，在热流量3.5MW/m2、驻点温度2293℃的条件下考核180s后，模型表面生成致密光滑的氧化物保护层，与基体结合牢固，模型形状及尺寸无明显改变，去掉氧化物后测得其线烧蚀率为0.00172mm/s。     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

城市微小尺度风场的数值模拟

利用一个三维气象模式对城市建筑周围风场进行了数值模拟,并与相应的实验结果进行比较,结果表明该数值模拟方法可以精细地反映建筑物周围的流场特征。     

准零风层新型临近空间浮空器区域驻留性能

以基于平流层底部的准零风层风场进行区域驻留的新型临近空间浮空器为研究对象，介绍了其工作原理和系统组成。通过建立动力学模型、高度调控模型和能源模型，分析浮空器在基于飞行速度约束和基于南北范围约束两种工作模式下的区域驻留能力，并讨论浮空器在这两种工作模式下的动态能源特性。对长沙地区风场环境的研究结果表明，相对于无控自由飞行状态，浮空器在两种工作模式下均可实现100 km直径范围的长时驻留，基于飞行速度约束工作模式对能量的消耗更低。     

空间关联与多子区规范化梯度方向直方图的 异源图像匹配

提出一种基于稀疏空域分割与梯度方向直方图的异源图像匹配方法。将图像分为多个子区,计算每个子区的梯度方向直方图;计算直方图的汇聚度,并根据汇聚度计算直方图相似性;采用两步搜索法,寻找与基准图中与实时图直方图相似度最高的窗口即为正确匹配结果。采用仿真图和真实异源图像对算法进行了测试,结果表明,这种方法能够可靠快速实现异源图像匹配。     

炉温对化学气相沉积SiC涂层组成及显微结构的影响

采用SEM、EDX、XRD测试手段对沉积炉壁产物进行了分析,结果表明:低温区沉积的SiC涂层全为β SiC;高温区SiC涂层中含有少量的游离态Si和α SiC;高温区SiC颗粒的形核和生长速率大于低温区;所以温度是影响化学气相沉积SiC涂层组成及显微结构的主要因素。     

Information theory for ranking and selection

We study the classical ranking and selection problem, where the ultimate goal is to find the unknown best alternative in terms of the probability of correct selection or expected opportunity cost. However, this paper adopts an alternative sampling approach to achieve this goal, where sampling decisions are made with the objective of maximizing information about the unknown best alternative, or equivalently, minimizing its Shannon entropy. This adaptive learning is formulated via a Bayesian stochastic dynamic programming problem, by which several properties of the learning problem are presented, including the monotonicity of the optimal value function in an information-seeking setting. Since the state space of the stochastic dynamic program is unbounded in the Gaussian setting, a one-step look-ahead approach is used to develop a policy. The proposed policy seeks to maximize the one-step information gain about the unknown best alternative, and therefore, it is called information gradient (IG). It is also proved that the IG policy is consistent, that is, as the sampling budget grows to infinity, the IG policy finds the true best alternative almost surely. Later, a computationally efficient estimate of the proposed policy, called approximated information gradient (AIG), is introduced and in the numerical experiments its performance is tested against recent benchmarks alongside several sensitivity analyses. Results show that AIG performs competitively against other algorithms from the literature.