不同时间信息条件下多目轨迹交会测量点目标运动的方法

针对多相机对点目标的运动轨迹测量,提出不同时间信息条件下的多目轨迹交会法。对点目标运动轨迹进行时间多项式参数化描述,再将多个相机观察目标的系列视线与目标的参数化运动轨迹进行交会,通过最小化物方残差,确定出目标的运动轨迹。相对于传统的多目交会测量模式,本方法不仅能够有效地提高测量精度,而且能够在多相机之间观测不同步,或者时间未对准,甚至无时间信息的情况下仍得到目标的运动轨迹参数。相对于单相机测量模式时要求相机必须运动,多目情况下不要求相机自身运动。仿真实验和真实实验验证了该方法的有效性和高精度。     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

基于时变量测方差的多传感器多目标优化分配算法

在目标跟踪过程中,目标的动态模型通常在笛卡尔坐标系中,而量测是在极/球坐标系中得到的。在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中,设定量测方差固定不变,可能导致滤波发散。为此提出了一种基于时变量测方差的多传感器资源管理算法。该算法通过统计方法求出转换测量值误差的均值和方差,利用转化卡尔曼滤波算法估计误差协方差,基于协方差的效能函数进行多传感器多目标分配。仿真结果显示该算法在目标跟踪过程中满足跟踪精度要求,并实现传感器资源的充分的利用。     

基于异构多联邦的舰潜联合仿真系统研究

在已有的水面舰艇和潜艇装备应用研究系统的基础上,通过整合仿真资源、统一仿真标准构建舰潜联合仿真实验系统。探讨了联合仿真实验系统的主要功能及框架结构;阐述了开发联合仿真实验系统所面临的关键问题及其解决办法。最后实现了水面舰艇和潜艇装备应用联合仿真实验系统,并采用一个典型的编队防潜作战想定验证了系统的优越性,为未来海军多兵种联合作战仿真实验奠定了坚实的基础。     

多波束干扰系统雷达干扰资源优化分配方法

合理的干扰资源分配方法是干扰系统发挥效能的关键,传统的雷达干扰资源分配方法基于一对一或多对一原则,且分配时不考虑干扰样式。基于多波束干扰系统,考虑干扰样式的限制建立了干扰约束过滤模型,采用ISODATA算法实现了对目标雷达分群,将干扰样式纳入干扰资源进行了干扰参数设置。该分配方法,使得干扰决策更加合理,提升了系统的干扰效率和自适应能力。     

基于向量皮尔森相关系数的组合赋权法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种基于皮尔森相关系数的主、客观权重的集成方法。用权向量的相关度作为不同赋权方法重要性的度量,意义明确,计算简单,可操作性强。最后采用算例验证了此方法的有效性和实用性。     

差动轮系在火炮补弹系统中的应用与分析

描述了某小口径火炮补弹系统的特点,设计了一种新型的差动轮系翻转机构。通过使用ADAMS机械系统动力学仿真软件建立动力学模型并仿真分析计算,得到翻转机构的动力学曲线和运动规律,仿真数据与理论计算数据相一致,结果表明ADAMS软件对复杂模型的仿真准确可靠,对以后的优化设计具有一定的参考价值。     

用“四多”提高机关干部素质能力

机关干部的素质能力关系到部队建设水平,甚至决定了未来战争胜负。因此,作为机关干部,要立足本职岗位,善于学习、勤于思考、敢于磨练、勇于担当,以饱满的热情、蓬勃的朝气、旺盛的精力和乐观的情绪,多学、多思、多钻、多干,在实践中不断提高自己的综合素质。一、多学——在厚积中开阔视野学习成为常态,工作才有状态。阿尔文·托夫勒说:"未来的文盲不是不识字的人,而是没有学会怎样学习的人。"机关干部必须把学习作为一种修养、一种责任、     

多点源交叉波束干涉效应特征分析

介绍多点源交叉波束通过干涉效应实现交汇空间功率合成的基本原理,根据空间功率合成机理,建立对功率合成效率、同相叠加点间距的计算机仿真,完成多点源交叉波束干涉效应特征分析,以此作为多点源交叉波束空间功率合成的评估依据。     

基于HLA的多雷达组网信息融合仿真系统

首先基于高层体系结构建立了带反馈结构的信息融合仿真系统软件框架,然后针对多雷达组网探测隐身目标应用进行了仿真系统方案设计,描述了组成联邦的各联邦成员间的数据流向及订阅关系。详细介绍了各联邦成员的功能及输入输出接口,设计了联邦执行数据文件。基于MAK RTI完成了主要模块的编码实现,进行了目标跟踪算法移植,并测试了基于协方差的组网雷达宏管理算法的性能,验证了建立的多雷达组网信息融合仿真系统的有效性。