无人机对地攻击时敏目标威胁度SPA-IELM评估方法

为实现对地面时敏目标威胁度的科学有效评估,提高无人机对地攻击决策的快速性和准确性,提出一种基于集对分析(SPA)与增量型极限学习机(IELM)的地面时敏目标威胁度评估方法.首先,将SPA理论中的联系度和集对概念应用在地面时敏目标威胁度评估指标体系中,用于生成训练样本和测试样本,然后,使用获取样本对IELM进行在线训练和测试,得到无人机对地时敏目标威胁度评估模型,并对目标完成评估和排序.仿真表明:所提出方法在评估地面时敏目标威胁度过程中速度快、精确度高,能够对目标威胁度进行快速精准排序,从而为无人机对地攻击决策提供了可靠依据,也为无人机自动有效打击地面目标奠定了基础.     

基于自适应正交单纯形CKF的鲁棒目标跟踪方法

为减小模型异常对目标跟踪系统性能的影响,提出了一种自适应正交单纯形容积卡尔曼滤波(AOSCKF)算法.将正交单纯形准则引入容积卡尔曼滤波中,提高滤波估计精度和计算稳定性;将强跟踪滤波(STF)中的自适应因子引入正交单纯形容积卡尔曼滤波(OSCKF)算法中,降低系统模型异常对目标跟踪的影响;将所提算法应用到双站纯方位目标跟踪系统中进行仿真实验.结果表明,AOSCKF算法可有效提升算法的鲁棒性和滤波精度.     

Barrier Lyapunov functions-based dynamic surface control with tracking error constraints for ammunition manipulator electro-hydraulic system

This paper focuses on the dynamic tracking control of ammunition manipulator system. A standard state space model for the ammunition manipulator electro-hydraulic system (AMEHS) with inherent non-linearities and uncertainties considered was established. To simultaneously suppress the violation of tracking error constraints and the complexity of differential explosion, a barrier Lyapunov functions-based dynamic surface control (BLF-DSC) method was proposed for the position tracking control of the ammunition manipulator. Theoretical analysis prove the stability of the closed-loop overall system and the tracking error converges to a prescribed neighborhood asymptotically. The effectiveness and dynamic tracking performance of the proposed control strategy is validated via simulation and experi-mental results.     

具有可控细节层次的阴影空间新算法

首先阐述了阴影空间算法 ,然后对基于层次结构化包围盒和光线投射技术的阴影空间新算法进行了详细地研究。采用本算法可使生成的阴影效果具有可控细节层次。     

Performance analysis of the cultural and creative industry: a network‐based approach

The cultural and creative industries (CCIs) in Taiwan have gradually contributed to the national economy under the impetus of government policies. We employ a two‐stage data envelopment analysis model with an additive efficiency decomposition approach to measure the profitability and marketability of 22 Taiwanese cultural and creative companies. Furthermore, we employ the network‐based ranking approach to identify benchmark inputs/outputs, and the strengths and weakness of each company. Our empirical results show that the profitability of the cultural and creative companies is better than their marketability. Companies in the industries of publishing, creative life, popular music, and cultural content averagely perform better than those in the other three types of CCIs in terms of profitability. Companies in the creative life industry are on average more efficient than those in the other five types of CCIs in terms of marketability. The profitability/marketability matrix of cultural and creative companies is also presented.     

序贯分析法在舰炮武器试验中的应用

射击精度是反映舰炮武器系统性能的最重要的技术指标 ,是交付部队使用前必须考核的试验项目。对以往试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统的评定方法进行了分析 ,并对序贯分析方法的原理、方法及在工程中的应用情况进行了阐述。     

初始先验分布未知条件下的DLMR及其Bayes预测

讨论了具有无信息初始先验分布的矩阵变量动态线性模型 (简记为DLMR)及其Bayes预测 ,利用MDIP方法 ,就尺度方差阵∑已知和未知两种情况 ,分别给出模拟初始状态参数(θ1 |D0 )和 (θ1 ,∑ |D0 )的无信息先验分布 ,进而给出其Bayes预测。     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

基于BP神经网络的C4ISR系统人机交互性能评估

针对C4ISR系统中人机交互子系统的特点,运用神经网络方法探索其性能评估问题.建立了C4ISR系统人机交互性能评估的指标体系,阐述了BP神经网络的相关原理及算法,构建了基于此网络的性能评估模型.并利用MATLAB软件进行了仿真分析,证明了理论的正确.采用神经网络理论进行性能评估,可弥补专家的经验和知识,降低评价过程中的人为因素影响,保证其客观性.模型能够比较准确地对C4ISR系统人机交互性能进行评估,为研究指挥自动化系统提供了一种新的思路.     

基于静止图象的数字水印算法研究

随着因特网和多媒体技术的不断发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但也带来一系列的问题:如作品侵权、非法复制和传播等。而数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的应用和研究。概述了数字水印技术,并提出了一种新的基于静止图象的数字水印算法。该算法的密钥由原始图象、水印图象和随机数发生器的种子共同决定。而且,该算法能承受有损压缩、旋转、剪切等几种攻击,经实验证明具有良好的鲁棒性。