建立制度 实施双重管理

当前,读研干部在校管理教育主要依靠自我管理,相对部队自由支配时间、空间较多,特别是在地方高校读研的干部,脱离部队视野,接触环境复杂,院校管不着、部队管不到、家里管不了,易出现失管失控,安全隐患较多。所以,加强读研干部管理教育,要区分入学前、学习中、休假期、毕业后等不同时段,建立跟进式管理机制,实施全程跟踪、多维“监控”,形成管理教育闭合。要健全学前培训制度。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统

针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。     

核独立分量分析的随机滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波的预测模型是剩余寿命预测方法的一个重要分支,当前制约滤波模型的一个重要问题就是如何对大量高维非线性状态监测数据进行特征降维,以易于模型参数求解.通过线性回归处理了非定期换油保养对油液数据的影响;运用核独立分量分析进行特征降维,消除了各维数据之间相关性对模型预测精度的影响;建立了基于油液增量的滤波模型,并设计了极大似然估计方法求解模型参数;最后实例验证了模型的有效性和实用性.     

动态红外迷彩伪装的机理与实现

动态红外迷彩伪装,是一种可控的新型红外伪装手段,它是通过迅速降低目标与背景红外图像帧与帧之间相关度,从而使红外跟踪系统对地面目标的跟踪丢失.在分析红外跟踪系统的相关算法及动态伪装原理的基础上,提出基于帕尔帖效应的温度调节型和基于电致变色的发射率调节型动态红外迷彩伪装技术,并对2种类型的实验样机进行了测试和分析.结果表明,采用动态红外迷彩伪装对反红外系统的相关跟踪具有一定效果,是对抗红外系统相关跟踪的一个发展方向.     

基于模糊控制的6×6滑动转向无人地面车辆轨迹跟踪控制算法

针对滑动转向无人地面车辆的轨迹跟踪控制问题,考虑其横向运动不可控的特点,采用解耦设计方法,对车辆沿x轴的纵向运动和绕z轴的旋转运动分别进行控制,根据模糊控制理论,设计了包括车辆纵向速度模糊控制器和偏航角速度模糊控制器在内的轨迹跟踪控制器.为确保运动平稳,防止车轮打滑,引入了受限控制策略,对纵向速度和偏航角速度进行PD闭环控制,保证车辆运动所需的总的纵向驱动力和偏航扭矩,并采用平均分配的方法将纵向驱动力和偏航扭矩分配为6个车轮驱动扭矩命令值.通过RecurDyn软件建立了车辆虚拟样机动力学模型,并采用联合仿真的方法对所提算法进行了仿真,结果表明该算法是有效的.     

火控系统中目标跟踪建模技术发展述评

对火控系统中的一个重要方面和核心问题——目标跟踪的建模作一综合论述,回顾并讨论先期和近期的发展情况     

强激光作用充气式轻型仿形诱饵探讨

本文结合充气式轻型仿形诱饵的结构特点,探讨了强激光对轻型仿形诱饵作用的几种效应,以及强激光作用后诱饵运动状态变化的情况,且对由此引起的诱饵轨道偏离进行了数值计算与分析。     

基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。     

基于MATD的高超声速飞行器反演控制

针对高超声速飞行器弹性体模型,提出了一种基于改进的反正切跟踪微分器(MATD)的鲁棒反演控制器。将控制系统分为高度和速度子系统,采用反演方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入MATD对高阶系统虚拟控制量求导,避免了传统反演方法"微分膨胀"的问题。基于MATD设计干扰观测器,对模型不确定项进行精确估计,增强了控制器的鲁棒性。最后,通过实例仿真验证,该控制器对速度和高度指令具有很好的跟踪效果,且具有较强的鲁棒性。