气液同轴式喷嘴雾化特性的试验

通过试验研究气液同轴直流式和气液同轴离心式喷嘴的雾化性能。研究表明:喷嘴出口扩张时可以改善喷嘴的雾化性能;气液同轴直流式和气液同轴离心式喷嘴都存在一个合适的缩进长度,在改善喷嘴雾化特性的同时对总流量影响较小;在相同条件下,气液同轴离心式喷嘴的喷雾性能要优于气液同轴直流式喷嘴的喷雾性能。     

水下缩比航行体热尾流的红外探测实验

根据缩比模型,建立缩比红外成像实验测试系统,对水下航行体的体积、航行深度、运动速度、尾流排放等进行缩比设计,设计多种实验工况,可实现缩比目标模型红外尾流的静态和动态测试。一方面明确红外尾流的可探测性,另一方面掌握红外尾流可探测性的影响因素以及红外尾流的变化规律,为下一步工作奠定基础。缩比实验结果表明,利用区域灰度均值和均方差的起伏变化可有效探测水下航行体水面尾迹。     

动态滑翔动力学建模与风梯度能量获取*(专题约稿)

信天翁等鸟类能够不拍打翅膀而持续飞行很长的时间和距离,因为梯度风场的存在使得它们能从中获取能量,这项技术被称之为动态滑翔。临近空间也广泛存在梯度风场,如果临近空间长航时飞行器能够利用动态滑翔技术将是十分有前途的。本文首先对无动力飞机的动态滑翔问题做了假设来简化问题的描述,更便于数学操作。在这些假设下建立了无动力飞机动态滑翔的动力学模型,即三维速度空间中只有一个输入变量的常微分方程组。之后,从理论上得到了这个三维速度空间中机械能可以增加的最大范围,即能增纺锤体内部,并推导出最大的机械能增加率。最后,得出更大的风梯度、更小的阻力系数和更小的面质比更加有利于飞机获取能量的结论,该结论加深了对动态滑翔能量观点的认识,对实践有指导意义。     

基于加权动态规划和航迹关联的小目标检测技术

低信噪比下运动小目标的检测一直是成像目标检测中的一个热点问题。提出了一种新的小目标检测算法,采用方向加权的动态规划算法和二值航迹关联,克服了低信噪比下目标机动和传感器的不稳定对小目标检测的影响,实现了对深空背景下运动方式任意、速度最大达1像素/帧的弱小运动目标的有效检测。     

基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法

针对当前具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法在内存开销方面考虑的不足,提出一个更为通用的波形部署决策系统模型,将波形的处理开销、内存开销和通信带宽开销都纳入到波形部署决策过程中,并设计了一种基于动态规划的波形部署决策算法以最小化波形对平台各种计算资源的占用总和。仿真结果表明,内存对波形部署决策具有重要影响,与未考虑内存开销的解决方案相比,平台支持的平均最大波形数目和平均处理资源利用率均下降40%左右。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。     

状态—参数联合估计方法及其在液体火箭发动机健康监控中的应用

基于传统的扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）,本文提出了一种带次优渐消因子的ＥＫＦ用于非线性时变随机动态系统状态与参数的联合估计。应用于液体火箭发动机健康监控算法的仿真研究表明,本文所提出的联合估计器具有较好的收敛性、实时性和动态跟踪能力。此外,文中还讨论了联合估计器应用于实际系统的有关问题。     

故障状态下的地铁列车行车方案调整方法

近年来地铁客运量不断上涨,列车故障却频频发生,当列车发生故障时,客流拥挤现象也因为行车延误变的更为严重,如何对故障状态下的行车组织进行调整显得愈发重要.在减少故障点前方客流积压的基础上,以晚点列车尽快恢复列车计划运行图为目的制定列车行车方案.首先通过延长故障前方列车的停站时间,使列车尽可能带走产生积压风险的潜在客流为目...