飞机反区速度矢量不稳定及其控制的机理

在信号流图的基础上,提出多回路分析的方法,并用于研究反区时速度矢量不稳定及其稳定控制的机理。建立了纵向动力学的信号流图,并证明了一个回路的收敛性定理。在此基础上,通过理论分析得出了速度矢量不稳定在不同层面上的原因,也得出了速度和轨迹的发散度表达式等,并表明阻力-速度曲线、轨迹角-速度曲线、极曲线、阻力系数曲线等存在相互对应的反区和正区,并且阻力-速度曲线和轨迹角-速度曲线在斜率上成比例。研究得出进场动力补偿系统下速度矢量的稳定临界条件、收敛度、稳定机理等,理论分析和仿真比较了速度恒定进场动力补偿系统和迎角恒定进场动力补偿系统在控制性能上的差异。     

新型PVC生物填料的研制与应用研究

通过对传统的聚氯乙烯生物填料进行配方调整改性及新型结构设计，研制出一种新型生物填料。分析了填料的润湿性能、挂膜速度、比表面积及填料的抗冲击性能，考察了新型生物填料用于船舶生活污水处理的效果。研究表明，新型PVC生物填料比表面积大、润湿性能好、抗冲击性能好、挂膜速度快，研制的新型填料一体化船舶生活污水处理装置可以在船舶上推广应用。     

CCD摄象机在检测雷达角度跟踪系统性能中的应用

本文提出用 CCD 摄象机和单片微计算机所组成的系统实现对雷达角度跟踪性能指标的检测,这一新方法可自动录取:雷达的光轴与电轴的匹配状况;雷达角度跟踪系统的误差;当雷达跟踪空中目标时对目标录象,用以评定雷达的跟踪质量.     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

跟踪陀螺仪的运动分析

根据跟踪陀螺仪的工作原理,推导出了陀螺仪的跟踪方程及其解,分析了陀螺仪跟踪运动的力学实质——进行与章动。为了提高跟踪精度。消除章动现象是必要的。     

人机闭合半动跟踪系统仿真模型的建立

本文论述了指挥仪半自动跟踪系统的仿真建模方法,建立了传动系统工作方程式及等效结构图,介绍了描述测手跟踪特性的两种模型,最后给出了以59式指挥仪为研究对象的半自动跟踪系统模拟结构图。     

纯方位目标跟踪算法性能分析

本文对纯方位目标跟踪中的三种方位平差法进行了分析,讨论了方位误差和己艇运动要素误差对算法的解算误差的影响,进而显示了纯方位目标跟踪这一特殊估值问题中的目标运动参量和坐标系选择的重要性。此外,从分析结果中还能看出目标和己艇的运动几何态势对算法性能的影响。根据性能分析,本文还对三种算法进行了比较。     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。     

坐标系与纯角度目标跟踪

纯角度目标跟踪问题一般包括二维纯方位跟踪和三维纯角度跟踪两种情形,其特性与所选用的坐标系有关。广泛采用的坐标系是直角坐标系(二维或三维)、极坐标系(二维)和球坐标系(三维)。本文分别在直角坐标系和改进的极坐标系下建立了二维系统模型,并进行了性能分析,指出了后者的优越性。在三维情况下,作了类似工作。最后还以二维问题为例,建立了机动目标跟踪的直角坐标模型和改进的极坐标模型。