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51.
在分析剩余射程影响因素的基础上,以弹道特征参数弹道高y及速度矢量分量Vx和Vy为解释变量,以回归分析方法为数学工具,建立脉冲末修弹剩余射程预测模型。以目标点与弹丸预测落点之间的差值为广义弹道偏差,结合数值仿真,对落点预测导引进行深入研究,验证了回归分析模型的可行性。 相似文献
52.
基于到达时差法的目标定位系统 总被引:9,自引:0,他引:9
运用声被动定位理论探索空中目标的定位问题。建立了一种平面波声被动定位模型,利用简易被动声传感器阵列,分析并设计了定位系统的总体结构。提出了一种简易的计算到达时差电路设计方案,此电路利于目标的实时定位。在利用这种系统定位远距离目标时,可消除有效声速的影响。最后给出了几组实验结果,证明了此系统的可行性,但对近距离目标的定位结果较差,模型需进一步研究。 相似文献
53.
一种鱼雷辐射噪声的线谱估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于鱼雷辐射噪声的物理特性和线谱特征,探讨了一种鱼雷目标特征提取方法。该方法结合经典谱与现代谱估计,提取水下目标辐射噪声线谱特征。通过两次估计采集数据的功率谱,得到估计算法功率谱图,然后分析功率谱图,先确定线谱存在的大致区域,再估计精确线谱。进行仿真研究,得到了较好的效果,证明该方法对低频段的线谱特征提取有很好的实用性。 相似文献
54.
研究了一类离散型三点边值问题:Δ2y(k-1) a(k)f(k,y(k))=0,k∈N={1,2,…,T},Δy(0)=0,y(T 1)=βy(l),式中:f是变号的,l∈N1={2,3,…,T-1},T∈{3,4,…}。应用双锥上的不动点定理,得到了至少存在两个正解的充分条件,并给出了上述边值问题的Green函数。 相似文献
55.
在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。 相似文献
56.
为发挥鱼雷的作战效能,提出潜射鱼雷有利相遇态势的概念,指出当一次转角射击不能满足鱼雷以有利相遇态势接近并发现目标时,各种自导方式的鱼雷均需要二次转角射击。在给出二次转角射击时机、解算模型的基础上,着重对预定相遇态势射击的关键----二次转向点的选择问题进行了系统研究,引入基于鱼雷自导探测距离的二次转向点与预定相遇点之间距离的选择方法,使得二次转向点的选择更具合理性和针对性,且适用于包括直航鱼雷在内的各种鱼雷。 相似文献
57.
海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。 相似文献
58.
针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。 相似文献
59.
通过分析悬浮式深弹发射后在空中的弹道特性,建立了深弹弹着点坐标的计算模型。采取蒙特卡洛方法,分别对舰艇六自由度状态下,单管和六联装火箭深弹的弹着点坐标进行了仿真计算,对弹着点的分布规律进行了研究,并得出弹着点的联合密度函数。结果表明,在发射参数存在正态扰动时,弹着点散布区域均呈椭圆形分布,弹着点坐标均仍服从正态分布。 相似文献
60.
针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源... 相似文献