关于集值拟终鞅的若干结果

在 X~*可分的条件下讨论了集值拟终鞅的若干性质,且在此基础上证明了集值拟终鞅在弱收敛意义下的收敛定理,同时给出了集值拟终鞅的 Riesz 分解定理。     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

UKF应用于制导系统

首先介绍了无迹卡尔曼滤波的原理算法,并简要说明了末段寻的制导导弹的两个指标:捕获域和收敛速度。针对导航系统中线性滤波仍是主流算法,通过使用传统卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波分别对目标体运动进行导航跟踪仿真,得出了无迹卡尔曼滤波用于线性滤波时,虽然存在一定局限性,但在跟踪的收敛速度方面,优于传统卡尔曼滤波的结论,并提出将此算法应用于对收敛速度要求较高的具有末段寻的装置的制导导弹中。     

基于同步提取变换的滚动轴承微弱特征增强与提取方法

传统线性时频分析所处理的信号特征模糊、时频能量发散,不能较好的处理微弱信号的特征提取问题.为了能准确识别轴承故障的微弱特征,本文将同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)引入到轴承振动信号的微弱特征增强与提取中,探讨了如何利用同步提取变换提取滚动轴承微弱特征信息,并与短时傅里叶提取...     

基于最小弱刚性的编队通信拓扑生成算法

针对刚性编队的通信拓扑在编队控制中很难满足,研究了多智能体系统的最小弱刚性编队,给出了在二维和三维中最小弱刚性编队生成算法,该算法能最大程度减少维持编队队形所需的信息交互量.首先给出了最小弱刚性编队的判定条件,证明了在二维空间中一种生成树是最小弱刚性的,得到了二维空间中最小弱刚性编队生成算法,证明了在三维空间中通过删除...     

基于入侵性野草优化算法的平面天线阵列的方向图综合

针对入侵性野草优化(invasive weed optimization,IWO)算法存在早熟收敛和陷入局部最优的问题,提出了一种混沌自适应IWO(chaotic adaptive IWO,CAIWO)算法,并将改进的算法应用于平面阵列天线的方向图综合问题。计算结果表明:该算法的优化结果均优于对比文献中的结果,更适合于阵列天线方向图综合问题。     

球面高斯投影及其变形的闭合公式

将地球视为球体时,高斯投影与横墨卡托投影是同一种投影,因此高斯投影公式可表示为形式紧凑的闭合形式。根据相关定义,以高斯投影的闭合公式为基础,通过一系列数学变换,推导出高斯投影反解公式、经纬线投影方程、投影的长度比及子午线收敛角公式的严格解析式,并借助算例验证了推导结果的可靠性与正确性。与以往根据高斯投影的幂级数公式推得的结果进行了对比分析,结果表明:所推导出的公式逻辑上更严密、形式上更紧凑,既丰富了高斯投影理论,又完善了地图投影数学基础。     

基于极球面投影的极区格网坐标表示方法?

随着全球气候变暖,北极冰盖的快速消融使北极航道的夏季全线通航成为可能,但由于极区经线的快速收敛,导致基于地理坐标的传统航海导航方法误差过大而不能使用。针对这一问题引发的极区导航问题进行研究,首先对常用海图及传统航海导航方法在极区使用存在的问题进行分析,然后采用极球面投影下的极区格网坐标表示方法,给出了极球面投影格网坐标与地理坐标的转换关系,该方法能够使在极区航行的船舶便捷、准确地确定其在地球的位置,为极区航海作业提供方便。     

带攻击角约束的抗饱和固定时间收敛制导律

针对传统固定时间终端滑模制导方法在末制导中存在的奇异性、收敛速度慢以及加速度受约束问题,提出一种考虑攻击角、加速度约束的快速非奇异固定时间滑模制导律。利用终端滑模方法,构造快速收敛的新型非奇异终端滑模面,保证视线角、视线角速率在满足加速度约束的同时,能够在给定的固定时间内快速收敛至期望值,收敛时间上界独立于系统的初始状态。通过构造趋近律来设计新型固定时间制导律,并利用Lyapunov稳定性理论,对所设计的制导律进行理论分析与证明。最后通过仿真,验证了所设计制导律与其他固定时间收敛制导律相比,具有较快的收敛速度。     

半轻子弱衰变B→()~(*)l=v_1和|V_cb|的抽取

建立相对论性的组分夸克模型,求解了B和(?)、(?)的BS波函数,并计算出B→(?)和B→(?)跃迁强子矩阵元的形状因子及其斜率,进而计算出半轻子弱衰变B→(?)l v_(t)和B→(?)l v_(t)的衰变宽度.与实验值比较定出CKM矩阵元│v_(cb)│=0.042±0.003.