基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足，并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数，完成对含噪图像的均值滤波。实验证明，算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声，且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波，是一种简单、实用的图像滤波算法。     

热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷的红外定量识别

针对热障涂层结构材料红外定量检测存在的不足,提出基于脉冲相位的LM(LevenbergMarquardt)识别算法。针对研究问题,建立了轴对称圆柱坐标下热障涂层结构材料的瞬态导热模型,利用有限体积法计算出检测表面的温度场,经快速傅里叶变换得到检测表面的相位分布,分析待检测参数对检测表面相位差的影响。以相位为识别条件,采用LM反演算法对热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷位置大小进行定量识别,并采用数值实验方法验证了基于相位的LM识别方法的有效性。     

目标通视性检测建模与仿真

在战斗机对地攻击选择武器投放位置以及巡航导弹选择地标点时,必须验证其选择位置的合理性,因此通视性检测是战斗机对地攻击规划的关键技术之一。提出了一种目标通视性检测的建模方法,分析了地形遮蔽盲区构成因素,给出了数字地图处理方法,建立了地形遮蔽盲区计算模型及发现目标概率模型,实现了目标的通视性检测,并进行了仿真验证。该模型为战斗机对地攻击选择武器投放位置和验证导弹地标点选择合理性提高了方法。     

垂直线列阵无源定位精度分析

提出了一种基于垂直线阵的系统,给出了定位模型,并简要介绍了其定位原理.利用由时延引入的距离、高低角和观测得到的方位角信息,建立了三维坐标系下的状态方程和观测方程.通过理论分析和仿真计算,讨论了声速测量误差、时延估计误差和阵元位置误差对系统定位精度的影响,给出了时延估计误差的克拉美-罗下界.综合时延估计、基线横纵扰动、三类误差的影响,在一定条件下,对目标距离估计的相对误差可控制在20%以内.     

流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法

提出基于流传输速率与数据量的双门限检测算法。为满足高速网络传输的性能要求,使用Hash表存储流检测的数据结构,将Hash表的冲突处理与基于流速率的缓存替换相结合以实现高效的大流检测,通过限制Hash桶的容量,确保报文的处理性能。真实网络数据的仿真测试结果表明:所提算法在相近的存储开销下,保持了较高的处理性能,准确性优于基于最近最少使用算法的大流检测及其派生算法以及基于统计计数的紧凑型空间节省算法。     

对口支援稳步起航

3月29日至30日,全国对口支援新疆工作会议在北京召开,会议动员全国19个省市对口支援新疆和兵团,确保新疆和兵团实现全面建设小康社会目标。在新疆和兵团改革发展稳定进入又一个关键阶段时,中央决定今年上半年召开新疆工作座谈会,将就新疆跨越式发展和长治久安作出重大决策部署。新疆工作座谈会后,各项加快新疆和兵团发展的政策措施将相继出台,全国对口支援新疆和兵团工作也将掀起高潮。目前,对口援疆、对口支援兵团的工作正全面启动。为此,本刊特开辟＂对口支援在兵团＂专栏,大力宣传中央对口支援兵团和即将召开的新疆工作座谈会的重要意义,全面宣传中央推进新疆和兵团跨越式发展的重要决策,深入宣传兵团各级贯彻落实中央重大决策的新举措、新成效,充分报道承担对口支援省市在工作中的先进事迹和典型经验。     

建立新型消防勤务机制探索

随着经济社会的快速发展,消防部队的职能也正在由过去的单一灭火向多元化灭火救援发展,这就给消防勤务工作提出了研究的新课题,揭示了目前消防部队在勤务机制中遇到的警力严重不足、灭火救援骨干队伍薄弱、灭火救援训练效率不高、适应现代灭火救援作战的观念意识不强等突出问题,论证了消防勤务机制改革势在必行,并提出了应采取的四个方面的改革措施。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。