基于正交试验法的冗余捷联惯组故障诊断实验方法研究

冗余捷联惯组是运载火箭控制系统的重要设备,需要对其进行故障检测和隔离以保证系统正常工作,所应用的故障检测算法需要进行有效性评估。由于惯组器件配置和故障形式的多样性,所有故障情形进行逐一测试不可能的,因此提出利用正交试验法安排实验,对广义似然比故障检测算法进行性能检测。试验结果表明应用正交试验实现了故障情形的良好覆盖性,有效减少了试验次数,并且从测试数据中验证了故障检测算法的有效性。     

两栖仿生机器人登陆自适应越障机构优化设计

两栖仿生机器人是一种能够同时在水下和陆地工作的无人平台,在抢险救灾、环境勘探与资源开发等领域具有广泛应用。本文提出了一种具有自适应登陆越障能力的轮鳍复合式两栖机器人,对其越障过程进行了运动学与力学分析,以其在临界越障时刻转矩为目标函数,应用遗传算法优化设计了结构与运行参数,同时与其他两栖机器人越障能力进行对比。结果表明,优化后越障所需转矩相比优化前降低了718.4 N·mm,轮鳍复合式机器人能够攀越相比自身尺寸更高的垂直障碍。模拟仿真了所设计机器人的越障过程,获得了其在平地行走、越障以及上坡推进过程中的速度、位移与力矩的变化规律,并通过实验进行了验证。     

结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法

针对弱纹理目标匹配问题,提出了一种基于直线局部邻域梯度信息和全局结构信息的直线匹配算法:对均值标准差直线描述符进行改进用于初始匹配;利用直线间的全局拓扑结构滤除误匹配;利用迭代拓扑滤波寻找更多的匹配,同时引入全局角度约束提高算法效率并进一步滤除错误匹配。实验表明,在光照变化、图像旋转、图像模糊、尺度变换、视点变化等条件下,该方法都具有很强的鲁棒性,并在匹配效率和准确度上优于现有的两种比较流行的方法。     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

船用堆间断运行条件下放射性核素的累积规律

采用ORIGEN-2分析了间断运行条件下船用堆放射性核素的累积过程。根据放射性核素累积的影响因素,将核应急早期剂量贡献较大的13种放射性核素分为4类,并得出了4类核素间断运行条件下累积过程的表达式,总结出了相应的累积规律;计算了各核素的衰减时间,并根据其衰减时间,将上述核素分为4组,给出了每组核素的影响持续时间。     

HTK反导拦截弹瞄准点的一种优化选取方法

为提高HTK反导拦截弹命中、杀伤目标的概率,针对传统防空导弹瞄准点选取方法的不足,从拦截弹对目标杀伤概率的影响因素及其与拦截弹瞄准点之间的关系出发,引入拦截弹弹道分布特性、弹目遭遇条件、目标易损性等作为瞄准点位置的影响因素,根据使拦截弹获得对目标最大杀伤概率的思路,推导并提出了通常条件下基于目标易损区边缘的瞄准点优化选取方法。算例仿真结果及对比分析表明,HTK拦截弹运用该方法选取优化瞄准点、提高对目标杀伤概率是有效、可行的。     

对比较文学课程教学的思考和建议

比较文学的教学研究一直受到学界的关注,对教学内容和方法的看法并不统一。但是这些讨论主要是以研究生和重点高校的本科生为教学对象来进行的,往往忽视了占国内大多数的一般院校的教学研究。这些学校的学科起步较晚,遇到的问题和困难较多。本文立足于一般院校的中文系本科生,就比较文学的教学内容、教学重点和教学方法提出建议和想法。     

基于循环平稳特性的两步盲信号提取算法

盲提取算法作为信号处理和分析的重要手段,其利用信号的先验特性提取期望信号,从而降低算法计算量、节约系统资源。文章针对通信信号的盲提取问题,基于信号的循环平稳特性,提出了一种两步盲提取算法:第一步,利用信号的循环平稳先验特性粗提取信号;第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号。理论分析与计算机仿真表明:与参考文献[5]中基于循环平稳特性的盲提取算法相比,提出算法具有更好的性能,平均信噪比可提高约10 dB。     

战场图像情报侦察处理技术及其发展

为了及时了解和掌握图像侦察领域最新的处理技术和发展动态,研究了战场图像情报的特点,主要获取手段,美军目前使用的几种典型战场图像侦察装备,战场侦察图像的融合处理和关键技术。     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。