基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。     

影响图建模算法的改进

影响图建模方法是一种规范化的复杂系统建模方法,其实质是将表征复杂系统的参量及参量间的耦合关系进行分类,并以此为基础建立系统的数学模型.影响图建模算法就是将系统的参量及参量间的耦合关系进行分类的算法.目前使用的算法是James R.Burns于1979年提出的.该算法仅考虑了最小的反馈回路,而没有考虑影响图中存在的一般反馈回路,且一些操作造成了不必要的循环.在分析该算法的基础上,考虑了一般的反馈回路,并对原算法的操作步骤进行了优化重组.     

六自由度装置滚转轴干扰源的诊断及其抑制

为了查找滚转轴出现定位偏差的原因 ,通过对比多种情况下滚转轴的反馈信号 ,结合相应的定位试验 ,查出了导致滚转轴出现定位偏差的干扰源。基于对滚转轴反馈信号被干扰原因的分析 ,有针对性地采取了多项措施 ,并给出了这些措施的效果。最终采用给Y轴驱动器单独供电的方式解决了这一难题 ,经风洞试验证明 ,效果良好     

一种基于点迹的刚体目标运动仿真方法

提出了一种基于点迹数据的六自由度刚体目标机动仿真方法。该方法在点迹数据的基础上,采用三次样条插值算法逼近目标航迹,据此求取偏航角,从而减少了由采样导致的误差;然后结合刚体目标运动特性,分别计算目标的横滚角和俯仰角;在此基础上引入机动调节参数,对目标的机动级别做出适当的调整。仿真表明,该方法简化了目标姿态角获取方法,能够较真实地再现各类刚体目标在空间的六自由度机动。     

改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

某步枪“冷热偏”分析与研究

针对某小口径步枪因枪管过热而导致射击准确度降低的问题,利用ABAQUS软件平台建立某步枪\弹相互作用的仿真模型。基于非线性热力学理论,在射击过程中,对身管内外壁的对流传热和内部的热传递过程进行了仿真分析,得出击发热冲击下身管温度场的分布规律,通过对弹丸挤进阻力、身管弯曲量和弹丸姿态仿真计算,来验证温度对射击准确度的影响。通过从实验测量、仿真、理论进行枪械不同温下度射击状态的分析与研究,可为提出步枪冷热偏抑制措施提供依据,对提高武器射击准确度具有重要的现实意义。     

锥形运动控制的导弹姿态稳定性分析

针对锥形运动对弹体稳定性的影响,建立了导弹锥形运动控制的非线性数学模型,通过引入复攻角的概念,使难以用解析手段处理的非线性模型转换成可解析的一般模型。根据线性化模型分析了导弹复攻角运动方程,推导了制导控制系统参数的稳定控制域范围,分析了控制系统阻尼回路和控制回路对导弹锥形运动稳定性的影响规律,提出了锥形运动控制的稳定性判定方法。仿真结果进一步验证了该判定方法的可行性和正确性,为导弹锥形运动的制导控制系统设计提供了依据。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。