最小、最大广义最优停止规则的特征

设(X_n,F_n)_1~∞是适应的报酬序列,(γ_n)是相应的snell 包,(A_n)是(γ_n)的Doob-Meyer 分解中零初值的可料增过程。本文继J.Klass 的研究证明了σ_1=inf{K≥1:X_k≥γ_k}是最小半最优的且是最大严格正则的广义规则,而K_0=sup{n≥0:A_n=0}<∞是最大正则的广义规则,从而得出了广义最优规则唯一性的另一表述。     

XDH-I型半圆式田径场分道画线器的设计原理及其使用

XDH—Ⅰ型半圆式田径分道画线器的主体,主要是由横梁、标志杆和控制调节杆组成,运用数学和机械原理,通过调节控制调节杆,控制标志杆与横梁之间的夹角,以跑道内突沿外沿(或标志线外沿)为基准线,使标志杆沿之运动,获得横梁在跑道直段和弯道上的画线.它的使用将可降低工作强度、提高工效,适用于半圆式田径场的分道画线;既可一次性地画出跑道的各分道线,又能达到规则要求.本文着重介绍了其设计原理、使用方法和适用范围.     

防空导弹体系形成与嵌入式战术 C￣3I 系统

分析了国外典型防空导弹体系发展现状及其战术Ｃ３Ｉ系统的发展,阐述了现代嵌入式战术Ｃ３Ｉ系统发展的技术特点,指出要结合防空导弹体系的形成,进行嵌入式战术Ｃ３Ｉ系统的研究。防空体系及战术Ｃ３Ｉ系统的半实物仿真研究是一种有效的研究手段。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

反舰巡航导弹多弹联合攻击研究

通过分析单枚导弹攻击和舰艇防空存在的问题,提出以多导弹联合攻击的方式弥补单枚反舰导弹攻击搜索、突防和毁伤方面存在的不足,通过构建搜索有效半宽、队形变换和雷达开机点模型,阐述了多弹联合攻击的发射、搜索、突防和毁伤评估过程.     

基于松弛序列凸优化的轮式机器人协同轨迹规划

针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法。首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避障避碰约束进行凸化,证明了满足凸化后的避障避碰约束的解也满足原始避障避碰约束,并进行了几何直观解释;然后,将凸优化子问题进行离散化与松弛化,采用序列凸优化架构进行问题求解;最后,通过数值仿真,对比了松弛序列凸优化方法与现有非线性优化求解器的求解效率。结果表明,松弛序列凸优化方法在尽可能保证最优性的同时大大缩短了计算时间,具有一定工程意义。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

基于WindowsXP+RTX的模拟测试系统开发

采用建模仿真技术、半实物仿真技术和WindowsXP+RTX技术开发研制的模拟测试系统,用于在复杂试验条件下,对舰炮武器系统及组成设备进行检验评估,是一种充分检验舰炮武器系统性能的技术途径和试验方法,目前该系统已成功应用于舰炮武器系统工程实践中。     

采用自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法的飞行器导航控制方案

针对飞行器绕本体轴高速旋转的飞行过程出现的严重耦合干扰问题和大角加速度和大角速度测量问题,提出了一种自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法。该算法使用超球面分布采样点和线性转移等方法简化算法采样计算和采样点的权值计算,提高算法效率;利用模型噪声和线性方程,通过一步预测进行自适应设计,计算滤波值和误差方差矩阵;使用次优噪声估计器推算过程噪声;对过程噪声进行正定判定,防止算法发散。仿真结果表明,这一改进的自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法能够有效减少滚转角解算误差和耦合干扰,提高飞行器着陆点的精度。     

四分之一模基片集成波导谐振结构的研究

文章首先从基片集成波导谐振腔场结构出发,在半模谐振腔的基础上提出了四分之一模谐振腔结构。设计了一个两级四分之一模谐振器组成的基片集成波导滤波器,利用HFSS电磁仿真软件分析了滤波器的性能,结果显示滤波器通带阻带特性均能满足一般工程应用要求,验证了四分之一模结构的可行性。