微型波力发电装置的捕浪器研究

针对漂浮式微型波力发电装置,根据弗汝德·克雷洛夫假定法对几种常用形状浮子所受波浪力的大小进行了计算,得出垂直圆柱形浮子吸收波浪能效果最佳的结论;运用装置和浮子共振时吸收能量最大的原理,对垂直圆柱形浮子的基本参数进行了研究,为漂浮式微型波力发电装置捕浪器浮子的设计打下了基础。     

纯方位交叉定位算法分析

摘要：针对纯方位交叉定位中存在着地球曲率对定位精度影响的问题本文提出了基于正北方向修正和椭球模型两种定位算法。通过与传统的交叉定位算法比较,可以看出这两种算法具有较好的定位精度。在理论上分析了测量误差和观测站位置误差对定位精度产生的影响,给出了几何精度因子（GDOP）的理论推导和仿真结果。     

基于3DS的ISAR二维散射点模型仿真

当前,对ISAR成像和目标识别的研究很多,但用于ISAR成像和目标识别的目标模型大都相对简单.建立一种新的ISAR二维散射点模型,生成目标各种姿态的二维散射点数据库.首先选用3DS为散射点生成模型,以此为基础完成模型简化和信息抽取.然后根据目标姿态变化,计算转换坐标,并以F16战斗机为例生成二维散射点图像.最后采用步进频雷达信号对目标散射点模型进行ISAR成像.所建立的目标二维散射点模型可以用于ISAR成像和目标识别研究.     

改进型JDL模型在武警部队院校信息化建设中的构建

在武警部队院校的网络信息化水平迅速发展的今天,由于各功能模块缺少统一的接口规范和能够协调各部门信息共享的机制,使得建成的各个功能模块之间无法共享信息,造成了数据库中信息的大量冗余和重复。结合数据融合技术的基本原理、发展现状和应用前景,对数据融合技术进行了介绍;针对武警院校信息融合的需求,提出了改进型JDL模型,分析了武警院校信息融合网络的服务架构层次,对信息融合网络中的核心问题信息共享、接口规范、数据融合进行了研究;利用模块化设计的思路,对原型系统进行了分析,对实验数据进行了重组,并提出了数据优化方案。     

新疆石河子内初班学生的学习适应性研究

为深入了解内初班学生的学习适应性状况,本研究分别在石河子市四所内初班承办学校中,严格按照分层抽样的方法选取了294名学生作为被试,采用《学习适应性测验》量表探求内初班学生的学习适应性特征。结果显示:石河子内初班学生的学习适应性与全国常模基本一致,学习适应不良主要集中在学习技术和学习态度上。在性别上、年级上差异不显著,民考民和民考汉学生的学习适应性在全量表上差异显著,总体上民考民学生的学习适应性优于民考汉学生。     

基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明, 与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

多捐赠者肾脏调换问题

用于器官移植的肾脏处于严重的短缺状态。为缓解这一问题,越来越多的国家开始实施各种形式的肾脏调换计划。肾脏调换问题一般被建模为一个合作博弈(KE)。其中的局中人为病人及与其配型失败的捐赠者所构成的二元组。现实中不乏拥有多个配型失败捐赠者的病人。定义了多捐赠者肾脏调换博弈(MDKE),分析了其可行解及稳定解的结构,证明了捐赠多颗肾脏无益于参与稳定调换,将TTC算法、KE稳定解的NP难解性以及最大覆盖稳定解的不可近似性拓展到MDKE。实验表明引入MDKE效果显著。     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。     

零控脱靶量有限时间收敛制导律

针对高速机动目标的拦截问题,研究了一种考虑导弹自动驾驶仪动态特性的零控脱靶量有限时间收敛制导律。对导弹-目标三维相对运动几何关系进行解耦,并考虑导弹的自动驾驶仪动态特性,推导了一种新型三维零控脱靶量模型;在此基础上,基于自适应滑模控制理论和有限时间稳定性理论,选取俯仰平面和偏航平面的零控脱靶量为滑模面,设计了零控脱靶量有限时间收敛三维自适应滑模制导律;对该制导律的稳定性和有限时间收敛特性进行了分析和证明。仿真结果表明,与比例制导律相比,所设计的制导律可使导弹的零控脱靶量在有限时间内收敛到零,且具有更高的制导精度。     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.