一种根据声衰减系数估计尾流气泡数密度谱的迭代算法

针对现有谐振估计法在实际应用中对水中气泡数密度谱的估算存在误差,从而无法得到准确的舰船气泡尾流或者海面风生气泡层的气泡数密度谱的问题,在谐振估计法的基础上提出了一种根据声衰减系数估算气泡数密度谱的迭代算法。根据模拟水中气泡分布的声衰减系数和Stanic在海水中的实测声衰减系数,对比分析了运用谐振估计法和提出的迭代算法对汽泡数密度谱的估算,结果表明:该迭代算法可有效消除谐振估计法的误差,可应用于对海面风生气泡层以及舰船尾流气泡数密度谱的研究。     

四支板超声速引射器性能特性试验

对二维喷管构型的四支板超声速引射器进行冷流试验,分析启动、负载匹配方面的性能特性。试验结果表明:启动特性方面,四支板超声速引射系统的盲腔压力低于3 kPa,引射器入口腔压的迟滞压力比启动压力低15.9%。负载匹配特性方面,四支板引射器在小引射系数、大增压比状态下具有十分明显的优势,当引射系数为0.04时,增压比为11.21;当引射系数为0.10时,增压比为7.0。因此,二维喷管构型的多支板超声速引射器具有良好的启动、负载匹配性能,工程应用潜力较大。     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

基于时间序列分析的火灾发生规律研究

在时间序列分析建模思想的基础上,基于全国2007年24小时火灾起数建立时间序列模型,对火灾发生趋势进行分析,并从预防控制时间上提出相应的防控建议。     

基于MGEKF的单站无源定位跟踪算法

单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单,系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度以满足实时化需求,在现有的基于多普勒变化率的单站无源定位算法的基础上.详细推导了基于MGEKF的定位算法以解决EKF算法的不稳定性,并通过计算机仿真比较了两种算法的性能,结果表明MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.     

图形模型在航迹规划中的应用

对几种图形模型航迹规划的基本原理和方法进行了介绍,并进行了仿真验证。针对图形模型航迹规划中可行点选取的随意性,提出利用遗传算法寻找初始可飞区域内的可行点,将可行点连接起来就组成了初始可行航迹,此时便可用dijkstra算法进行航迹规划。由于标准传统遗传算法航迹规划的不足,提出运用实数编码的贝叶斯优化算法进行航迹规划,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于二进小波变换的MIP纹理映射在OpenGL中的应用

OpenGL中的纹理映射可以增加三维图形的真实性，而mipmapping多分辨率技术可以进一步增加真实性和减少内存占用，因此研究自动产生MIP纹理意义很大。通过采用二维二进小波的分解算法，在原纹理图像基础上可以得到各级低频的二进多分辨率的MIP纹理图像，从而自动产生不同细节的MIP纹理映射图像，而且与MIP映射技术要求相一致。最后通过实例验证了该方法的可行性并指出了不足之处。     

基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征；为了降低人体行为特征维数，利用信息瓶颈算法进行词表压缩；利用生成模型，结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法，解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验，结果表明该方法具有更高的识别精度。     

异构资源类型下多无人机任务分配

针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。