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411.
“交叉编组、重复编组”,是一直以来困扰民兵、预备役部队组织落实的难题。对此,可从以下四个方面加以解决。一是将预备役部队编组范围向邻近的县(市、区)扩展。长期以来,主要城市和重点企事业单位一直是民兵组织落实和开展活动的重要基础。在计划经济体制下,国有大中型企业是城市民兵、预备役工作的主要载体。近年来,由于多种原因, 相似文献
412.
基于双特征参数解的直杆弹性动力后屈曲研究 总被引:4,自引:1,他引:3
王安稳 《海军工程大学学报》2005,17(6):1-8
利用差分方法求解动力后屈曲非线性方程解,研究了弹性直杆的2类轴向碰撞屈曲问题.将双特征参数解得出的含有小幅值参数的初始动力屈曲模态作为非线性后屈曲解的初始条件.理论计算的结果与文献中的实验数据达到了很好的一致,由此验证了双特征参数方法的正确性.研究结果还揭示了碰撞过程中屈曲变形扩展和发展的机理,以及轴向应力波和屈曲变形的相互作用规律. 相似文献
413.
宽带目标回波模型的物理解释及小波变换表示 总被引:6,自引:2,他引:4
在点目标回波模型基础上,通过对理想运动体目标的分析,引入了距离-速度联合分布密度和时延-时间伸缩联合分布密度函数的概念,详细推导了延展目标的宽带回波模型,解释了各密度函数和宽带扩展函数的物理意义及相互关系,最后给出了宽带回波模型的小波变换表示方法. 相似文献
414.
神六飞天的政治意义连日来,全国各族人民、全球华人,心随神六而升腾,情随神六而跳跃。对神六的关注扩展到对祖国航天事业的关注,进而扩展到对祖国各项建设事业的关注,由此形成强大的对祖国的向心力和凝聚力,这是我们伟大祖国宝贵的政治资源。 相似文献
415.
复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。 相似文献
416.
根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。 相似文献
417.
高频振荡通常会超过星载陀螺和星敏的测量频率范围,导致卫星姿态确定精度下降。因此,提出一种基于常规姿态传感器进行高频姿态确定的方法。将高频姿态抖动看作一个稀疏信号,通过压缩感知的方法将该信号从低频采样结果中恢复。利用低带宽姿态传感器和卡尔曼滤波器测量得到低频姿态数据并进行融合,再通过压缩感知算法从融合数据中恢复出高频姿态数据。通过仿真实验验证了该方法的有〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCWP.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 效性。 相似文献
418.
基于位图图像的信息隐藏技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了基于位图图像的信息隐藏技术,分析了位图图像格式以及最低有效位方法。在对比检验了位图图像各位平面对人视觉感知效果基础上,提出了一种新的基于扩展最低有效位(XLSB)的信息隐藏算法,该算法简单高效、信息隐蔽率高。 相似文献
419.
研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。 相似文献
420.
针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。 相似文献