基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

二维弹道修正弹修正方法

为提高弹箭密集度,采用阻力修正原理进行纵向距离修正;增设阻尼片,调节炮弹的极阻尼力矩来改变炮弹旋转速度,进而调节偏流大小来实现侧向弹道修正,是一种低成本的二维弹道修正技术。基于牛顿流理论、经验公式和风洞实验数据提出了组合式二维修正机构弹道修正弹的扩增阻力系数和扩增极阻尼力矩系数计算方法,对不同阻力环、阻尼片结构的气动力进行了数值计算分析。分析了组合式二维弹道修正弹的侧向弹道修正原理,建立了其飞行弹道数学模型,对阻力环、阻尼片机构在飞行弹道上不同位置处作用对应的射程修正量、侧向弹道修正能力和动态飞行稳定性进行了数值计算。结果表明:该二维弹道修正技术可以满足对弹道纵向和侧向偏差修正的需求,且不影响炮弹的飞行稳定性。     

基于块边界特性的MB隐秘分析方法

隐秘术的恶意滥用给信息安全带来了巨大的威胁,隐秘术中的MB算法是一种安全性较高、应用广泛的隐秘算法,对基于MB算法的恶意隐秘有效检测已成必然。在研究了MB隐秘算法特点基础上,对隐秘图像块边界特性进行了分析,验证了图像块边界特性对MB隐秘的敏感性,提出了基于块边界特性的MB隐秘分析算法,并通过实验验证了该算法的有效性。实验表明:该算法有较高的检测率,并实现了对秘密信息嵌入率的近似估计。     

毛泽东与抗美援朝时期的军工生产

##正##毛泽东批示同意根据朝鲜战争经验提出兵工建设方针的计划1951年5月上旬,正是抗美援朝第五次战役的前夕,兵工委员会根据抗美援朝以来的各种情况召开会议,讨论研究我国今后兵工建设方针等问题。代理总参谋长聂荣臻归纳会议关于今后兵工建设方针问题的讨论意见,于5月11日向毛泽东送上了书面报告。主要内容     

加快转变经济发展方式 打造国际一流空天防御技术研究院

航天二院作为国有大型高科技军工企业、共和国航天事业的＂长子＂,是推动国家科技进步和经济发展的重要力量。新形势下,要更好地履行＂科技强军、航天报国＂的历史使命、服务于国防现代化建设和国民经济建设,就必须把握经济发展方式转变的战略重点,加快推进经济结构调整。     

准尉，说声再见——准尉军衔正式退出俄军序列

从2008年开始,俄罗斯军队开始推行新一轮的军事改革计划。根据本轮改革设想,准尉将被取消。2009年12月21日,俄罗斯武装力量总参谋长马卡罗夫在总结2009年改革成果时宣布：截止12月1日,俄军已完全取消准尉军衔。这标志着准尉从俄罗斯军队的正式退出。准尉从此将成为人们心中的记忆。此时此刻,对俄罗斯历史上的准尉形象进行梳理,则更有特殊的、别样的涵义。     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

基于Prony算法的大型结构振动信号降噪方法

以去除力锤激励下大型结构振动信号的背景噪声为研究目的,分析了背景噪声产生的原因及结构振动信号的特点,提出了将Prony算法应用于降噪的方法。该方法首先用一组衰减余弦信号分量之和来拟合原始信号,得出各衰减余弦信号的参数,然后根据振动信号的特点从中识别出背景噪声并构造其数学表达式,最后进行降噪处理。运用传统Prony算法和改进Prony算法分别对仿真信号和实测信号进行降噪处理,其结果证明了Prony算法的有效性,且改进的Prony算法具有更高的识别精度和更好的降噪效果。