用FDTD方法研究电磁屏蔽设计问题

本文用时域有限差分（FDTD）方法研究电磁屏蔽设计问题,首先介绍了FDTD方法原理,讨论了FDTD方法应用于电磁屏蔽设计问题时需要解决的几个关键问题,然后推导了孔缝的FDTD算法公式,最后给出了一些计算实例．     

载人飞船返回段的最优控制

本文介绍空间飞船再入段最优制导方法。纵向制导采用二次型性能指标最优的线性系统,得到最优控制规律。侧向制导利用庞特里亚金最小原理,得到最优开关曲线。结果表明,这些控制规律优于Rodney C.所介绍的制导方法。     

一类扩散过程的最优停止

金融数学中关于美式期权的定价理论最后归结为一个对扩散过程的最优停止问题,扩散过程是特殊的马氏过程,本文讨论了当报酬函数非负时的值函数性质及其最优停时的表示。特别对带折扣的报酬的讨论,更加符合金融数学的需要     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。     

软件构件可靠性与费用分配最优模型

针对软件构件可靠性和费用分配问题,给出一种可靠性和费用分配最优模型。文中将软件系统可靠性定义为软件构件失效密度、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行时间的函数,描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明,利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

两级维修系统备件库存量的最优化模型研究

本文讨论了确定两级维修系统最优备件库存量的问题 ,建立了几个确定最优备件库存量的优化模型 ,得到了几个有价值的结论 ,最后基于这些结论给出了一个实例。     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

伴随函数法与最优制导律性能分析

为选择适合先进空空导弹使用的制导律,以最小能量需求和零脱靶量作为目标函数,使用最优控制理论在相应假设条件下推导得到了5种最优制导律:比例导引制导律(PN)、增强比例导引律(APN)、PN-M制导律、PN-MT0制导律和PN-MT制导律。介绍了伴随理论以及原系统变换为伴随系统的方法,建立了脱靶量伴随系统和加速度伴随系统,利用伴随函数理论对比分析了各制导律闭合回路中脱靶量和末端需用加速度随末导时间的变化规律,并使用蒙特卡洛方法结果与伴随法结果进行了对比。结果表明,伴随法结果与蒙特卡洛结果精确一致,但伴随法的效率是蒙特卡洛方法的几百倍。通过分析结果可知,PN-MT制导律的性能最优,脱靶量和末端需用加速度均为零;当末导时间足够时,PN-M制导律性能接近于PN-MT制导律;PN-MT0制导律性能优于APN和PN,但次于需求信息量更少的PN-M制导律;而未利用导弹动力学信息的PN和APN制导律末端需用加速度非常大。     

一种基于不变特征的视频拼接方法

视频拼接是空中监视的一个关键部分,它有助于人们从全局的角度理解监控场景.视频拼接包括图像的配准和融合两部分.提出了一种基于不变特征的视频拼接方法,它通过相邻两帧的拼接来实现全景图的拼接.该算法配准部分首先采用梯度方向直方图确定相邻两帧的旋转角度;其次检测两幅图像的角点,特征描述采用SIFT,并结合旋转角度对特征点进行粗匹配;然后对粗匹配的结果采用RANSAc算法剔除错误匹配点.融合部分采用灰度加权的方法.实验结果表明,该算法能够有效地进行视频拼接,甚至存在运动目标的干扰下也能够完成拼接,具有鲁棒性好和速度较快的特点.