嵌入式坦克射击训练运动参数监测系统设计

针对坦克短停射击过程缺乏有效的运动参数监测手段,导致训练成绩评定随意性大、不科学,不能定量指导、评价训练等问题,设计了嵌入式坦克射击训练短停计时系统。该系统采用传感器及计算机技术,实时监测坦克运行状况,测量、记录坦克在短停射击过程中的运动参数,为科学、准确评价短停射击的成绩和按纲施训提供了手段和方法。     

声速有限条件下的纯方位方法

针对纯方位条件下对等速直航目标运动要素的观测问题,考虑声音在海水中传播时间的作用,建立了计算可观测目标方位的解析公式。基于平均声速为有限常数的假设,证明了即使观测站静止,运动要素也一般是可观测的。在观测误差为独立同分布零均值正态随机误差的假设条件下,证明了由方位观测误差的最小二乘法给出的估计为极大似然估计。仿真实验表明,观测站转向及直航机动条件下此方法对应的目标运动要素的观测度较传统方法有显著改进。     

考虑相位噪声影响的单阵元被动合成阵列算法

考虑到现有单阵元被动合成阵列算法对阵元的运动模型假设过于理想且对相位噪声的适应能力不足,首先,提出一种适用于阵元任意机动方式的单阵元被动合成阵列通用算法,进而通过相位噪声模型分析,给出最大相参时间及有效合成阵元数的选取方法,重建了合成阵列的流形矢量,得到了与相位噪声模型相匹配的改进算法.然后,在相位噪声影响条件下,推导了单阵元被动合成阵列波达方向的理论估计方差下限.仿真分析表明,较未考虑相位噪声影响的算法,改进算法能够有效提高相位噪声影响下的单阵元被动合成阵列测向精度.     

基于改进的混合高斯模型的背景建模方法

提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的原因,采用了一种不同区域更新率的自适应选择策略,能够迅速响应场景的变化,有效地解决了大面积误检问题。通过在典型的场景下与经典混合高斯模型方法进行比较,验证了本文算法的有效性。     

矛盾的犹太现象

犹太民族是一个为人类作出了突出贡献的民族,同时也是一个充满悖论的民族,她的遭遇与所取得的成就使得整个世界为之惊叹.从流而不散,资本主义"肌体"里的社会主义"细胞",鸽派打仗、鹰派签约,战争与经济的互动作用这四个方面解析"神秘"的犹太民族.     

运动背后的心理学

一个人的运动习惯很多时候是跟这个人的性格有关系的。爱跑步,这种人比较有决心和进取心,他们做事情也总是会有明确的目标。爱打网球,这种人多半比较独立,具有丰富的观察力,能够较好地进行自律,同时具有强烈的竞争性和好胜心。喜欢团队运动,足球、篮球等运动是他们的最爱,大多个性开朗,喜欢社交活动,喜欢与人交谈,具有较强的团队合作意识。爱好游泳,这种人具有强     

巧穿鞋带不易松脱

鞋带在运动过程中很容易松脱,给人带来不大不小的困扰。有一个很好的小妙招可以解决这个问题:首先,把两个鞋带系一下,然后分别穿上一个小螺丝母,之后再按照普通的方法系鞋带即可。这个方法利用了离心力的原理,通俗地说就是螺丝母对鞋带有个拉力,使鞋带不容易松开。举一反三:这个方法同样适用于其他系袋子的地方,比如说用绳子收口的手袋,用绳子代替纽扣的衣服等等,大家可以发挥想象力,把     

冬季如何养好蛋鸭

进入冬季后蛋鸭的产蛋率会有不同程度的下降,所以掌握冬季蛋鸭高产技术,保持高产稳产,是提高经济效益的重要措施。首先要对鸭群进行调整,将老、弱、病、残鸭,低产鸭和停产鸭及时予以淘汰,留下生产性能好、体质健壮、产蛋正常的蛋鸭。其次要做好防寒保温工作,堵塞鸭舍、墙壁上的孔洞,更换坏瓦,以防贼风侵袭,在舍内铺上厚厚的     

基于四元数法的反辐射武器飞行仿真研究

在开发反辐射武器攻击目标的三维飞行仿真系统中或分析处理三维运动数据时,针对传统的运动姿态旋转方法存在计算繁琐、旋转不均匀性及平衡环锁定等局限问题,采用四元数法可以避免这些局限,并且几何意义明确,计算简单。因此,提出在飞行仿真系统中利用四元数法来实现反辐射武器的运动姿态及飞行速度矢量的旋转,在飞行仿真试验中实现了飞行轨迹变化光滑连续的合理效果,仿真结果表明四元数法简化了矢量旋转计算模型,优化了解算性能,能够很好地应用于反辐射武器飞行仿真试验中。     

运动方式看出个性

运动虽然苦乐相伴,却称得上是我们的"生命维生素"。在国外,体育锻炼被认为是提高情商的良好方法之一。你会选择什么样的运动方式呢?这其中,与每个人的性格息息相关。健身房是很多现代人的首选运动场所,特别是对于一些都市白领而言。这样的场地和气氛,能帮他们放弃光鲜的外表,排解孤独。而喜欢户外运动的人,比如爬山、远足、骑马