高超声速再入轨迹跟踪控制的微分变换方法

针对多约束条件下高超声速飞行器再入制导问题,提出一种基于微分变换法求解最优反馈控制的全状态标准轨迹跟踪制导律。利用滚动时域控制方法设计易于在线执行的闭环跟踪制导策略,在每个制导周期内将标准轨迹跟踪问题转化为线性时变系统状态调节器问题,并通过最优控制理论进一步转化为两点边值问题,采用微分变换法进行求解获得最优反馈控制律。数值仿真表明微分变换法的引入有效解决了传统两点边值问题求解的数值不稳定性与耗时问题,所设计的闭环制导律对状态偏差与模型不确定性具有较强的鲁棒性,可为工程设计提供有益参考。     

混响背景下基于高阶统计量的动目标检测方法

针对混响背景中的动目标检测问题,根据基阵接收数据经过波束形成与匹配滤波后的输出结果计算高阶统计量,并将其视作观测空间。基于此空间中混响和目标回波的差异,利用多ping的高阶统计量构造特征向量,计算特征向量之间的马氏距离作为混响和目标差异的量化标准,再依据最大一致条件功效检测准则选择门限检测方法。波形数据仿真与海上实录数据检验均表明该方法的检测性能优于单ping波束形成及匹配滤波方法。通过蒙特卡洛仿真获得不同信混比下的ROC曲线,与单ping检测相比,在保证虚警概率小于0.01,检测概率大于0.5的条件下,最小可检测信混比降低约6dB。     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

基于概率神经网络的空袭目标识别

针对BP网络的不足,提出基于概率神经网络(PNN)进行空袭目标识别的方法。首先提取空袭目标的速度、高度、机动加速度和雷达反射面积等特征并进行归一化处理,作为输入层数据,然后建立了概率神经网络目标识别模型。M atlab仿真实验表明,该方法识别空袭目标简单快速且准确率高,具有良好应用前景。     

基于频域调制的相干噪声干扰研究

针对线性调频脉冲压缩雷达,提出了一种移频干扰新样式——噪声移频干扰。利用信号分解理论研究了干扰信号的时域和频域特性,推导了干扰信号脉冲压缩输出的近似表达式。理论分析表明,噪声移频干扰信号经脉压处理后为覆盖一定距离范围的似噪声干扰带,通过调整干扰信号参数可改变干扰带覆盖范围、干扰带中心位置和干扰带内能量分布。由于干扰获得了部分压缩增益,较低的干扰功率就可实现遮盖干扰。仿真实验证实了理论分析的正确性和干扰的有效性。     

中亚来疆留学生的跨文化适应分析

实现跨文化适应是高校留学生教育的核心问题。由于地域相近、文化同质、主体民族同构等因素使得中亚来疆留学生的跨文化适应具有与其他地域院校独特之处。本文从环境适应、语言适应、人际交往适应、心理适应等方面分析中亚来疆留学生的跨文化适应的现状,借鉴跨文化适应的成功经验,根据新疆与中亚的社会经济文化提出相关改进措施。     

核反应堆最小烧毁比计算的新方法

用传统算法求得最小烧毁比的值总是大于实际值,使计算结果偏于危险.根据实验测量的实际情况提出了一个新的算法,克服了上述缺点,这对反应堆热工设计与安全分析都有重要的意义.     

美军核心维修能力研究

核心维修能力,是解决军队建制维修力量与地方维修力量如何结合、如何结合合理、如何结合才能取得最佳效果,成功推行军民一体化装备维修保障的瓶颈问题。从美军核心维修能力的研究背景着手,分析了核心维修能力研究的必然性和重要性,全面阐述了美军核心维修能力的内涵和现行判定方法,客观分析了美军核心维修能力研究中存在的一些不足,得出开展我军核心维修能力研究的重要启示。     

防空雷达预警监视系统作战建模与仿真一体化框架研究

在对防空雷达预警监视系统作战复杂性分析的基础上,以＂面向任务＂、＂基于效果＂作战理念为牵引,立足体系对抗的作战层面,基于实体M＆S方法,提出了由＂一个核心＂、＂二个系统＂和＂四个模型＂组成的防空雷达预警监视系统作战建模与仿真一体化框架,分析了框架中问题域的真实系统、任务空间模型、数学模型,仿真域的仿真概念模型、仿真模型和仿真系统。