结合景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配;计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的平台定位精度,具备一定工程实用价值。     

基于景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现了SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配,计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;再使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行了分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,平台定位精度较高,具备一定工程实用价值。     

漂浮式微型波力发电装置传动系统的速度分析与调节

针对边防驻岛官兵用电难的问题,结合海洋波浪能特点,提出了一种新型漂浮式微型波力发电装置。基于装置结构模型,分析了其结构特征和工作原理;建立了传动系统的运动学模型,分析了其运动特性和速度调节性能;进行算例分析,验证了理论模型的正确性。研究表明：双侧传动轮系输入系统优于单侧传动轮系输入系统;改变飞轮的转动惯量,可以调节速度的波动。分析结果为该装置的后续试验研究提供了理论依据。     

基于战斗力生成模式转变的合成营战术训练探要

推动训练向基于信息系统训练模式转变,是当前开展信息化条件下训练亟待解决的问题.文章从训练理念、训练设计、训练组织和训练考评等方面进行了探讨,以积极稳妥推进合成营战术训练深入发展,实现作战能力整体跃升.     

飞行模拟系统中分布交互式视景的设计与实现

分布交互式视景是飞行模拟系统中的重要组成部分,是实现多机单通道（多通道）联网编队飞行的基础。提出了一种基于Mantis的分布交互式视景仿真系统,对视景系统的视景数据库、视景控制程序及网络结构进行了总体设计,构建了一个具有基本仿真功能,并且相对通用的分布式可视化实时视景仿真系统。并对多通道视景的同步、模拟器之间的时空一致性和三维模型简化等关键技术进行了研究与实现。该系统已经应用于实践,实现了直升机模拟器之间在同一环境下的联网飞行,并且取得了预期的视觉效果。     

一类安全性苛求软件非规则测试案例自动生成技术

目前,铁路车站计算机联锁软件测试平台包含自动测试和人工测试.人工测试案例是一些复杂的非规则的案例,这部分案例由于难以自动生成而至今没有纳入自动化测试.在对这部分案例进行分析基础上,通过一系列定义,用抽象的脚本语言对其进行描述,并给出脚本的案例还原算法,从而使其能够自动生成.     

面向复杂几何模型的多级并行四面体网格生成算法

高性能计算机的快速发展为数值模拟提供了必需的硬件环境,数值模拟领域对网格的需求已高达数十亿到数百亿量级,而网格生成作为数值模拟的重要一环,其发展则相对滞后,很难满足并行数值模拟求解器对大规模网格的需求。本文面向复杂几何模型提出一种多级并行四面体网格生成算法,该算法首先基于模型的几何特征建立网格的尺寸场,并基于尺寸场和几何实体间的邻接关系对几何实体进行分组,将分组后的几何实体分配到不同的计算节点,在计算节点间采用前沿推进法实现三角形面网格的并行生成,然后在计算节点内对三角形面网格进行二级区域分解,将分解后的子网格分配到各进程中,最后在进程内采用多线程并行方法实现四面体网格的并行生成。通过实际应用三峡大坝模型进行验证,该算法具有良好的并行效率和可扩展性,可以在数千处理器核上实现十亿规模高质量四面体网格的并行生成。     

党的第三代领导集体对正确处理人民内部矛盾理论的丰富和发展

以江泽民为核心的党的第三代领导集体,在建立社会主义市场经济的形势下,进一步丰富和发展了毛泽东正确处理人民内部矛盾的理论。主要表现在:深化了对正确处理人民内部矛盾重要意义的认识,开拓了正确认识人民内部矛盾的新领域,发展了依法正确处理人民内部矛盾的思想,以公开、公平、公正为准则领导了正确处理人民内部矛盾的新实践。     

航测快速真三维场景建模技术在大型活动安保中的应用

利用航空摄影测量技术建立真三维场景模型的技术特点和基本原理,在武警部队参与大型活动中应用的成功案例,提出了航测真三维建模技术可为部队执勤、处突、反恐、抢险救灾等任务提供有力的技术支撑。     

基于多级Sigmoid神经网络的城市交通场景理解

交通场景的理解是交通监控、汽车安全辅助驾驶的基础.提出一种基于多级Sigmoid神经网络的城市交通环境理解方法.将5个3D结构特征与物体外观特征相结合表征城市交通环境,为了提高交通环境识别率,采用多级Sigmoid神经网络(MSNN)进行图像分割与识别.在公共测试视频数据库CamVid dataset 进行实验,实验结果表明了该方法的有效性.