基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

磁致伸缩作动器的设计与性能分析

在分析超磁致伸缩材料特性的基础上设计了一种微位移作动器.通过有限元分析,对作动器的结构进行优化,得到均匀的偏置磁场和激励磁场;设计了预压力加载结构和强制冷却结构.对该作动器的动、静态性能进行了测试,结果表明:作动器基本上工作在线性区域内,其位移伸缩量大,低频动态性能较好,高频谐波分量影响较小,相位延迟较小,同时也证明了对作动器的磁场分析和结构优化是正确的.     

以数据为中心的C~4ISR系统体系结构开发方法

体系结构开发方法研究是当前C4ISR系统体系结构技术研究的一个热点,在总结现有相关问题的基础上,提出了以数据为中心的C4ISR系统体系结构开发方法的定义,并提出了该方法的开发过程.将体系结构开发分为初始化、数据分析、数据设计和数据验证四个阶段,并详细说明了各个阶段主要完成的任务及其常用的方法.最后对以数据为中心的体系结构开发方法的发展进行了总结和展望.     

舰船腐蚀电场建模及补偿最优解验证

基于等效偶极子法,从补偿偶极子长度、角度、大小三方面给出了任意角度的补偿偶极子场解析式,再利用电荷矢量叠加原理,建立了"腐蚀偶极子+补偿偶极子"电场模型。仿真以单轴桨船为例,先验证"腐蚀偶极子+补偿偶极子"电场模型的正确性,再进行补偿偶极子对舰船电场的影响验证,从而得出补偿最优解。模拟实验结果表明,补偿阳极在工程允许条件下距离补偿系统接船端最远处,且补偿系统平行于水平面和船体时补偿效果最优;在补偿最优条件下,理论上是可以抵消原舰船腐蚀电场的。     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

ESD与方波脉冲对集成电路注入损伤的比较研究

采用方波脉冲和ESD脉冲对3种集成电路进行了注入损伤效应实验,目的是比较二者对器件损伤的异同之处。分析时,首先对实验数据作拟合分析,建立起相关的数学模型,然后将模型值和实际值进行比较。可得到结论:实验器件有高压强场致PN结击穿和热效应2种损伤模式。对同一种器件,2种注入方式下的损伤模式相同或类似。方波注入下,各损伤阈值参数可拟合为1个式子来描述它们之间的关系,ESD注入下则还不确定;对同一器件,不同注入方式下的阈值不同,目前结果表明相差2~3倍。     

基于组合函数的弹药装填机器人轨迹规划

针对非确定环境下弹药装填机器人作业过程需满足平稳、连续及实时控制易于实现的要求,提出了基于三次多项式与五次多项式相结合的组合函数的弹药装填机器人轨迹规划方法,并对弹药装填机器人取弹作业进行了轨迹规划和仿真计算,实时得到各关节角度、角速度和角加速度,结果表明:该方法既能保证弹药装填作业过程的平稳性与连续性,又能满足作业轨迹高阶导数连续性的要求.     

固体发动机星形药柱的形状优化分析

为了极大地提高发动机的结构完整性能,利用MSC.Nastran软件的结构优化功能,对星形药柱发动机进行了形状优化分析.探讨了发动机形状优化中位移模式和辅助模型的建立方法,根据发动机的结构和受力特点,建立了星形药柱的平面应变模型,对星形药柱的控制参数进行了灵敏度分析,并在此基础上对星形药柱进行了形状优化.优化结果表明:增大星边夹角和顶弧倒角可有效地缓解应力应变的集中程度.     

基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。