扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

一种半透明体红外测温方法

针对环境辐射难以定量分析,从而影响半透明体红外测温精度的问题,首先引入了等效黑体辐射理论,利用等效辐射理论处理环境辐射的反射和透射能量,建立了半透明体情况下的环境等效辐射模型,得出了等效黑体辐射理论适用的条件;然后,根据红外辐射理论,推导出了半透明体表面真实温度的测量公式,提出了一种半透明体红外测温的方法;最后,设计了一种半透明体红外测温的实验装置,并通过实验进行了验证。结果表明:对接近漫反射面的半透明体,测出的表面真实温度的误差很小,在3%之内,从而验证了测量理论和方法的适用性和正确性。     

卫星制导炸弹控制系统计算机仿真

根据制导炸弹控制飞行过程与各个分系统的特性,描述了"惯性/卫星"制导炸弹的工作过程,建立了合理的数学模型,并且通过Matlab/Simulink中嵌入S函数法,设计了一种效率高、建模简单、实现方便的计算机仿真方法.最后,以某型制导炸弹的计算参数为例进行仿真,详细分析了制导炸弹飞行过程中控制系统的工作情况,检验了系统动静态特性,验证了制导炸弹控制器参数设计的合理性;并采用蒙特卡洛法,提出了一种置信度较高的全弹系统的精度打靶仿真方法,以配合小子样飞行试验对系统性能进行评定.为进一步的半实物仿真和全实物飞行试验提供了一些有价值的依据.     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

基于K-LC1a收发器和DSP的近程测距系统设计

针对FMCW雷达测距原理和差频信号特点,基于价格低廉的K-LC1a雷达收发器和TMS320VC5509A DSP(数字信号处理器)设计了一套近程测距系统。介绍了FMCW(调频连续波)测距原理及系统结构,设计了中频信号的放大滤波处理、模数转换数据采集和数字信号处理等关键模块。最后对目标测试结果进行软件仿真,在不同距离的目标测试下,结果显示正确。该系统工作稳定可靠、受环境影响小、有广阔的应用前景。     

如何为乡村振兴中数字产业提供法治保障——以开封市鼓楼区为例

河南省深入贯彻习近平总书记视察河南重要讲话重要指示和党中央决策部署,在全国率先出台乡村建设行动实施方案,加快农村基础设施建设和公共服务改善。目前,乡村数字产业仍面临着法治保障缺失的难题,制约着乡村振兴的发展。为此,鼓楼区人民检察院坚持统筹推进、因地制宜,分类指导乡村振兴中数字产业发展的法治建设；促进人才培养,奋力推动数字乡村向内发展的适应动力,为河南乡村振兴中的数字产业高质量发展提供强大的法治保障。     

数字时代马克思劳动正义的价值研究

数字时代的背景下,劳动的场所、形式等发生了巨大的改变。剥削与异化等问题在新时代背景下存不存在以及判断的标准是什么,这些问题都对马克思劳动正义提出了新的挑战。从马克思劳动正义的立场出发,数字劳动在资本主义生产方式的前提下依然存在剥削与异化。马克思对异化劳动的批判阐明了资本与劳动之间的对立关系,同时在批判过程中对劳动正义的阐述也为新的历史背景下理解劳动价值论提供了价值指引,为解决数字时代背景下如劳动主体、劳动产品等多种矛盾,实现劳动价值的复归以及人的自由全面发展提供了理论依据。     

FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究北大核心

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。     

军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。