基于信息融合技术的防空通信系统效能评估

防空通信系统综合评判的核心计算是:实现从各指标隶属度到目标隶属度的转换。但是,现有的隶属度转换方法,不能揭示指标隶属度中"哪部分对目标分类有用,哪部分无用";结果是指标隶属度中原本对目标分类不起作用的冗余数值,也被用于计算目标隶属度。实际上,隶属度转换是一种信息融合技术,实现信息融合的关键环节是挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息。为此,通过挖掘这种知识信息设计一种滤波器,能清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值,在没有冗余数据干扰条件下实现隶属度转换,由此建立一种基于信息融合技术的防空通信系统效能评估的方法。     

既有锈蚀RC梁剩余抗剪承载力试验

为了准确评估锈蚀RC梁的剩余抗剪承载力,在对6根既有纵筋、箍筋锈蚀都比较严重的混凝土抗弯构件进行了剩余抗剪承力试验研究的基础上,提出了锈蚀RC梁的剩余抗剪承载力计算公式.结果表明,既有锈蚀RC梁挠度曲线没有明显的开裂拐点;破坏时脆性明显,裂缝集中在某一处,间距较大,破坏荷载和屈服荷载接近,受剪破坏形态可能表现为加载点下垂直裂缝引起的破坏.所提出的既有锈蚀RC梁剩余抗剪承载力计算公式与试验结果吻合较好,可为锈蚀RC梁剩余抗剪承载力评估提供一定参考.     

游标卡尺实验中值得注意的几个问题

对游标卡尺实验中普遍存在的问题进行了分析与讨论 ,并给出了合理的解释。     

高精度空间非合作式相对轨道状态预报

为了解决接近空间非合作目标过程中的相对导航问题,提出一种基于相对轨道动力学方程和二阶龙格库塔积分公式的高精度空间非合作目标相对轨道预报模型。考虑地球J2摄动加速度,将目标轨道方程在参考轨道附近展开,保留至引力加速度差的二阶展开项,并进一步推导考虑J2摄动的参考轨道角速度和角加速度,建立相对轨道动力学微分方程;在给定相对轨道初值的情况下,采用二阶龙格库塔积分公式进行相对轨道预报。该模型采用数值积分方法,对相对轨道动力学模型形式没有限制,通用性好,适用范围广;选择低阶龙格库塔公式积分预报,既减少了计算量又保证了计算精度。设置高轨和低轨两种相对运动仿真场景,仿真结果表明了模型的通用性和精确性。     

装备维修性增长及其基本过程研究

为了解决当前装备的维修性问题，揭示维修性发展的一般规律，进行了维修性增长的研究。首先阐明了装备维修性形成与演变的一般规律，继而提出了维修性增长的概念，重点研究了维修性增长的内涵与增长的一般过程，最后对解决增长问题所需的模型进行了分类，为增长技术的深入研究奠定了基础。     

BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响

针对两种凹腔布置方案,模拟马赫数6.0的来流条件,采用气化RP-3开展了一系列直连式燃烧试验。依据燃烧流场的可见光图像、燃烧室壁面静压分布和推力增益,对比分析了凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响。结果表明,凹腔布置方案和当量比对燃烧室内的火焰分布、燃料的释热特性和发动机燃烧性能有显著影响。并联凹腔的火焰与释热主要集中在凹腔附近,燃料比冲对当量比不敏感;单凹腔的火焰与释热分布更加分散,燃料比冲随当量比的增加而提高。     

基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。