自治式水下航行器的控制结构

自治式水下航行器(AUV)和其它空中、陆地和水中无人驾驶航行器一样都有一般的控制问题。除了需要用于实时任务执行的高维和计算上密集的传感数据外,水下环境的动力和通信限制使得开发AUV的控制结构变得更加困难。本文介绍用于AUV的四种控制结构(分级的、不分级的、包含的和混合的结构)。详述11种AUV控制结构系统,体现了AUV技术水平和风格。还叙述新的基于传感器的嵌入式AUV控制系统结构并讨论其实现。     

使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

面向对象仿真概述

随着过去十年中面向对象仿真(OOS)的研究、开发以及应用领域的巨大发展,很显然这项技术正在成为建立大型、复合以及/分布系统模型的选择对象。本文讨论了用于建立这些类型系统模型的OOS特征,并把OOS方法与传统仿真方法相比较。在回顾OOS语言和环境之后我们将讨论目前有关面向对象仿真的问题。     

我看武警学院

1995年,我受中国北京对外专家局委派,赴廊坊武警学院任教,在那里和学生们共同度过了令我终生难忘的两年时光。 武警学院全称中国人民武装警察部队学院,位于河北省廊坊西郊外,校园内种植着参天的白杨、婆娑的柳树和挺拔的法国梧桐,一栋栋整齐的校舍掩映在绿色的林荫中,显得非常整洁、漂亮。     

多传感器数据融合导论(续)

5 多传感器数据融合体系结构 在开发多传感器数据融合系统时,一个关键问题是在数据流程中实际组合式融合数据的地点问题。对第一级融合重点我们将放在两种情况上:(1)测定运动对象位置和速度的定位信息(如观察到的距离、方位角和高低角)的融合;(2)测定被观测对象身份的参数数据(如雷达截面积、红外谱等)的融合。尽管在一个实际的系统中,定位和参数身份信息的融合可以综合完成,我们还是分别讨论这两种情形。 在融合定位信息以测定对象的位置和速度时主要有三种方法供选择:(1)融合原始     

BFTT——一种产生虚拟现实的系统

水面舰艇作战人员能通过使用与实际战斗中所用的相同系统与同船战友交战进行训练、而无需离开他们的舰艇就能立刻进入虚拟作战环境。     

相控阵雷达自适应目标跟踪算法的比较

本文介绍和比较了把时变更新时间引入三种基于αβ和αβγ滤波器的目标跟踪算法的效果。介绍了由此产生的性能指标,这些性能指标包括均方误差、平均更新时间和平均更新次数。更新次数是根据位置残差的平方根或立方根的倒数选择的。不出所料,在机动期间,αβγ滤波器产生的更新次数比由αβ滤波器获得的更新次数多,而在机动期间,用前者获得的残差较小。我们发现:当使用αβ滤波器时,根据残差平方根的倒数和当使用αβγ滤波器时根据残差立方根的倒数选择更新时间时,获得了更新次数和估计误差之间最好的兼顾。最后讨论了αβ和αβγ滤波器怎样结合才能跟踪机动目标。     

发展加固系统满足军用要求——美国国防部依靠商用技术满足未来加固要求

许多军用系统综合者们正通过寻求一些不花费军品代价,又能满足使用要求的插件级和分机框架级产品来对付日益增加的预算压力。本文简要叙述目前军用规范与其中“加固”部件之间的明确界限,并介绍现代军用计算机系统加固机箱的机械问题。     

法国核潜艇新一代战术模拟器

法国海军正在设计新一代训练中心。在该中心的大量平台中,这种战术模拟器在处理能力和软件规模上是最大的。该模拟器用于战术系统军官和技术人员的个人教学和小组训练,与老式模拟器不同,这种模拟器不包括作战系统的任何一个部件,所有硬件是非加固的标准硬件(包括4个小型计算机和12个工作站)。所有软件(估计50万行源码以上)将采用Ada语言。     

面向对象的实时系统:概念和实例

大型的动态实时系统需要复杂的嵌入式软件,本文系统阐述了面向对象实时系统的基本概念,并以为动态实时应用设计的Chaos系统作范例,分析了该系统的基于对象的语言、程序设计以及执行过程。