某型雷达BIT的设计与实现

机内自动检测(BIT)电路是实现雷达工作状态自动监测,提高可维修性的硬件设备。从分析某型雷达的电路特点入手,介绍了该雷达的一种BIT设计与实现的方法,具体说明了BIT电路实现的目的、输入电路设计、A/D变换器参数的选择、电路的设计方法,数据处理的方法和软件的实现。     

三维超声速开式空腔振荡特性研究

采用时间3阶、空间5阶的高精度、高分辨率格式,对稳态来流条件下超声速开式空腔的非定常振荡特性进行数值研究。通过二维和三维空腔压力变化、声压级、振荡频率等参数的计算和分析表明:空腔内存在典型的压力振荡,振荡有近似的周期性,且变化规律较复杂,三维空腔对主振荡频率影响较小,但振荡强度有较大的不同。     

激励器结构参数对合成射流影响的试验研究

为了设计高性能的合成射流激励器,实验采用热线风速仪测量激励器出口的流动速度,对不同大小激励器、不同出口形状激励器、单 双膜激励器以及金属振动膜处于不同装配受压状态下的激励器分别进行了试验。实验结果显示:激励器的结构决定了合成射流激励器的性能;激励器出口射流平均速度除了与激励器大小、出口面积有关外,还与出口形状有关,采用方孔 矩形孔形式的开口有利于建立较强的合成射流;双膜与单膜工作相比,合成射流最大速度基本上是成两倍关系;金属振动膜的安装形式(受压状态)不影响合成射流随频率的变化规律,但对合成射流速度影响很大,当激励器振动膜处于螺栓拧紧受压状态时,与振动膜不受压状态相比,合成射流出口速度几乎下降了一个数量级。     

辅助足球视频切分的音频自动分类与分段

视频伴随音轨的自动分类与分段是辅助视频切分的一种有效手段。从足球视频的特征入手,归纳总结出足球视频中三类主要的音频类型,既而提出了基于HMM并且结合一定平滑策略的音频自动分类和分段的框架,在实现音频分类分段的同时完成了足球视频的切分。初步的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

一种面向对象类级状态测试的形式化方法研究

面向对象的软件开发给测试带来了新的挑战,传统的测试技术不能直接用于面向对象的软件测试中,必须对其进行扩充和完善.类级测试是面向对象测试过程中的一个重要阶段,而类状态的测试是类级测试的核心.作者将扩充后的黑盒测试技术应用到类状态的测试过程中,可直接使用方法级的测试数据有效测试类中方法间的交互及其类状态的变化.最后,通过一个实例说明对类级状态的测试及其测试用例的生成.     

潜在故障状态可测的一种故障检查模型

从系统的功能故障状态和潜在故障状态两方面讨论了故障检查模型,基于延迟时间模型推导了系统的期望可用度模型并对其适用性进行了讨论与验证。     

关于一食物链型时滞系统的注记

考虑了一个自治的有密度制约与扩散项的n种群食物链型时滞系统,得到了持续生存系统的充分条件,推广了前人持续生存的相应结果。     

微型导弹纵向扰动抑制控制系统设计

为解决微型导弹所面临的扰动影响,同时充分继承工程经典线性频域设计方法,提出基于H_∞综合和等效输入扰动的扰动估计与抑制控制方法,应用于微型导弹纵向控制系统设计。该方法通过建立等效输入扰动系统解决非匹配扰动问题,采用H_∞优化将频域分析应用于扰动滤波器和复合控制器设计,以实现扰动估计与补偿,同时保证系统全局稳定性。通过时域及频域数值仿真,以及同扩张状态观测器控制方法和扰动观测器控制方法的拉偏对比分析充分验证了该方法的可行性和有效性。     

【专题】复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。     

无人系统安全防护研究

当前,无人作战系统在大规模、高烈度、高科技体系对抗中的安全防护能力尚显不足,需从多方面加以提升。本文首先从自然环境、协同运用、综合对抗以及自主权限给无人系统带来的安全风险为出发点,深入分析了无人系统的安全防护需求;其次,根据需求,总结了无人系统安全防护的目标,并分别从提升无人系统环境适应性能、降低无人系统可探测概率、强化无人系统抗毁伤能力、夯实无人系统自主作战安全性设计等四方面详述了无人系统可采取的安全防范措施;再次,利用体系防护资源,结合无人平台和载荷的防护基础,提出了内外一体的、控制与防护分离的协同安全架构;最后,对无人系统安全防护的未来发展趋势进行了展望。