解好“四个不等式”抓好随机教育

随机教育是部队经常性思想政治工作的一种有效手段,是系统教育的有效补充,是思想政治教育中最常用、最实用、最管用的基本方法之一。但从调查了解看,在基层还不同程度存在着把随机教育“看轻了”“摆偏了”和“做没了”的现象。因此,抓好随机教育,提高教育效果,应着力解好“四个不等式”。     

一种新的基于特征值分解的双站无源定位算法

在自卫式噪声干扰的条件下,地面制导雷达将无法得到目标的斜距信息,无法实现对目标的定位,此时只有采用雷达组网方式,利用2个或多个雷达站的测角信息来对空间目标进行定位。提出一种基于特征值分解的新的定位跟踪算法,该算法具有计算简单、清晰,运算量小的优点,仿真也表明该算法有较好的精度。     

广义A-调和张量的反向H?lder型不等式

基于微分形式A-调和方程的反向Hlder型不等式,是研究其解可积性的重要工具。本文将A-调和方程推广到拟线性方程的情形,在一定的条件下获得方程解的反向Hlder型不等式,所得结果可以退化到经典的情形,为研究此类调和方程的正则性与可积性奠定了基础。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。     

动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

基于有限元法的超声相控全矩阵检测与成像仿真

全矩阵超声相控阵成像技术具有信噪比好、缺陷分辨率高等优点,近年来在无损检测领域获得广泛研究.基于全矩阵数据采集理论和全聚焦成像算法原理,采用有限元法建立超声相控全矩阵检测模型,该模型以钢板中的圆孔缺陷检测为研究对象,提取检测模型中超声纵波幅值信号进行分析.仿真结果显示,采集到的全矩阵A扫描数据具有对称性,且全聚焦算法能有效地实现缺陷的反演成像.成像结果进一步表明,与常规B扫描检测模型相比,该全矩阵模型能准确定位缺陷位置且成像效果较好.而对于某一特定检测介质的全聚焦成像,不同的阵元数成像效果也不同,可以通过数值模拟确定最优的阵元数.