构造扩散方程ut=(K(u)u^nxx(n≠±1）的对称群的方法

本文给出如何构造方程ut=(K(u)u^nx)x在各种不同形式下的对称群的方法及运算过程。     

基于小波变换的宽带模糊函数估计器

提出了一种基于小波变换的宽带模糊函数参数估计器,即通过交互小波变换计算宽带模糊函数,取宽带模糊函数模的平方的峰值点对应参数作为目标时延与时间伸缩的估计．仿真结果表明,该估计器的估计性能好于直接模糊函数估计器,且计算方便,非常适合于实际宽带处理系统应用．     

电力电子技术的现状与绿色变换的发展趋势

论述了电力电子技术的发展及其产生的影响 ,认为绿色变换是消除谐波污染、进一步发展绿色化电力电子技术的唯一途径 ,由此阐明了绿色变换技术的现实意义     

基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法

为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升60%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。     

雷达低慢小目标检测技术综述

首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。     

基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法

飞机目标标签数据不足,使传统的机器学习算法训练效率不足。为提升训练效率提高飞机目标识别率,提出一种由卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoder,CAE)、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型。该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器,与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合,提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类。实验对飞机目标取得了较高的识别率,表明特征提取模型具有很强的鲁棒性。     

基于Radon变换的弹道目标平动补偿

弹道目标平动补偿有利于弹道目标微动参数提取。针对多散射点目标平动补偿的问题,提出了一种利用Radon变换对目标整体微多普勒曲线进行参数投影来达到平动参数估计的方法。对典型弹道目标进行了建模分析,得出了其散射点微动距离表达式。根据雷达信息对目标回波进行预补偿并对预补偿结果进行时频变换,再采用Radon变换对时频曲线进行参数投影,利用熵值法对投影得到的二维平面进行参数提取。利用提取的平动参数对回波进行平动补偿,仿真结果表明了上述方法的准确性。     

基于ADIS16375的误差补偿在姿态解算中的研究

在捷联惯性导航系统姿态解算的过程中,陀螺仪器件自身测量精度起到了重要作用。在ADIS16375元器件进行了工厂级校准和提供可选择滤波器库的基础上,针对影响姿态解算精度的最主要的两类误差:固定零偏和随机噪声,建立一种简单实用的特性模型。分别对固定零偏进行校正和采用小波滤波对陀螺仪误差进行补偿。试验结果表明陀螺仪误差补偿在静止状态零偏稳定性和角度漂移抑制方面有显著提高,而运动过程中在对角度漂移抑制的同时也提高了姿态解算精度。     

基于投票分布积累的Hough变换航迹起始法?

针对密集杂波下匀加速运动的低可观测目标的航迹起始问题,提出了一种基于投票分布积累的Hough变换航迹起始法。该方法利用单元投票数以及该单元附近投票数的密集程度定义了投票密度和投票均值,构造了两级门限来滤除部分杂波,快速给出目标航迹参数在参数空间的大概位置,最后由直观法给出起始航迹的数目以及参数。仿真结果表明,该方法不仅能提高正确航迹起始概率、降低错误起始概率,而且所用时间短,尤其适用于复杂环境中的目标检测。     

整数DCT(BinDCT)快速算法

设计和实现了基于提升结构的无乘法二进制DCT (BinDCT)的快速算法。该算法是在基于旋转变换的递归算法基础上设计的 ,并将传统的旋转变换的 3个提升矩阵乘积减少至 2个提升矩阵乘积 ,从而使算法的运算量比现有算法大为减少