水下导航系统误差辨识及修正方法

水下航行器经常采用航位推算方式进行定位.由于存在传感器误差,航位推算的定位误差是随着时间发散的,而直接准确检测这类误差非常困难.对航位推算导航系统误差源进行分析与辨识,在此基础上推导出一种新的辨识AUV (Autonomous Underwater Vehicles)导航误差参数的方法,经实航试验结果表明,该算法能够准确辨识AUV导航误差参数向量,简单有效.     

采用国际标准的程度分几种 其表示方式是什么

按照GB／T20000．2—2001《标准化工作指南第二部分：采用国际标准的规则》的规定，采用国际标准的程度分为“等同采用”、“修改采用”两种。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

靶场光学测量数据异方差性检验及修正

为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。     

凌海籍战士奋战在救灾一线

在灾区一线，有一位凌海籍士兵．他就是空降兵某部二级士官冯成伟。 2002年，凌海市班吉塔镇杂术村适龄青年冯成伟应征入伍，成为空降兵某部的一名中国人民解放军战上。     

被僚舰撞入海底——二战前日本伊63号潜艇事故之谜

二次大战中，日本潜艇战术低劣，指导思想错误，结果空有一大批性能优异的潜艇却无法发挥作用。实际上早在战前，日本潜艇就出现过多次严重事故，但由于日本海军的大炮巨舰思想，对于潜艇并不重视，这些事故很少有人关注。伊63号潜艇的沉没就是其中之一。     

阵列天线方向图的优化设计

本文基于二次规划理论研究了一种阵列天线方向图的优化方法，有效综合阵列天线方向图，达到控制主瓣扫描方向、旁瓣电平大小、零点方向等设计要求。这种方向图综合理论与传统综合方法相比，概念清晰，便于理解,优化过程简单，无需迭代操作。为了验证上述优化方法的可行性，本文给出了计算机数值仿真结果。