战车火炮姿态测量系统原位标定技术和方案设计

为了降低姿态测量系统的启动漂移和标定误差,提高测量和导航精度,针对系统安装特色,提出了一种原位快速标定方案。分析了系统可观测性,利用等效陀螺信息推导了多位置原位标定方案;研究了最优标定和次优标定问题,分析了标定精度和坡度之间的关系;设计了一种针对系统安装特色的多位置编排方案,完成了大坡度范围下的原位标定。仿真结果表明:方案要求简单,应用范围广,能够完成大坡度范围下高精度快速标定,具有重要的工程应用价值。     

爱在海角天涯

"在那云飞浪卷的南海上,有一串明珠闪耀着光芒,绿树银滩、风光如画、辽阔的海域无尽的宝藏……"一首《西沙,我可爱的家乡》传唱了几十年,感动了几代人,传递着西沙官兵的情和爱。西沙官兵在远离大陆、孤悬海外的小岛上,面对自然的恶劣,他们忍受着;面对物质的短缺,他们创造着;面对精神的空虚,他们乐观着;面对祖国的需要,他们奉献着;面对亲惰的隔离,他们守望着……用年轻战士火热的青春抒写着人生华彩的乐章。     

改进的迟延相位差多信号频率估计应用

给出了一种多信号欠采样频率估计算法。该算法通过迟延相位差的允许误差求出频率大致取值区间,利用欠采样频谱结果求出多个信号的高精度频率估计值,并重点解决了当不同信号因欠采样出现谱峰重叠时测频不准确的难题。仿真表明,该算法具有良好的抗噪性能,且估计精度高。     

船舶电力系统模拟训练评估算法

针对船舶电力模拟训练评估系统的设计与实现问题,分析了构建指标体系的方法。依据设计原则,设计了船舶电力模拟训练的评估指标体系。确定了各评估指标的算法,并根据层次分析法构建权重集,然后运用模糊评判理论建立了综合评估模型。选取某船电力系统模拟训练考核的实例,进行了考核和综合评估,结果表明:该方法科学,可操作性强。     

基于软聚类的模糊类语言模型

基于类的语言模型被认为是解决数据稀疏的有效方法。众所周知,自然语言中存在着大量一词多义、一词多性的现象,这在传统基于硬聚类的词类划分下无法表达。而基于软聚类的类语言模型采用大数定律,依然没有摆脱在最终计算时一词一类的思维模式。为解决此类问题,基于词的软聚类,结合模糊数学,提出了词的隶属度,以及基于隶属度的模糊类语言模型。该模型提高了传统类语言模型对训练语料中历史信息的利用率,较基于词的语言模型能给未出现词对提供更多的类内参考数据。设计了一个小语料集的实验,结果表明在数据稀疏条件下,较传统的类语言模型有更好的效果。     

雷达状态监测与性能综合评估系统的设计与实现

针对现代雷达技术密集、结构复杂,性能与质量评估困难,缺乏定量评价方法等问题,采用智能监测与自动测试、模糊综合评判等技术,设计了一种雷达状态监测与性能综合评估系统,实现了以基于监测数据为主,融合履历数据、环境数据的雷达系统质量状态综合评估。在介绍系统总体结构的基础上,详细阐述了状态监测系统与综合评估系统的设计原理,并给出了系统在典型雷达上的实例应用。经验证,该系统设计合理可行,能够较好地对雷达系统性能进行综合评估。     

抗辐照MRAM研究进展

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler) 散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于直觉模糊的编队舰空导弹类型优选模型北大核心

从防空反导角度,对装备单型号舰空导弹水面舰艇进行战术编组的本质就是舰空导弹类型的选择。针对水面舰艇编队舰空导弹类型选择问题,建立了基于直觉模糊的编队舰空导弹类型优选模型,并结合实例检验了模型的有效性,对水面舰艇编队编成具有一定的指导意义。     

一种离焦模糊图像的约束复原方法

针对离焦模糊图像,提出了一种基于图像质量的约束复原算法.该算法基于平滑约束最小二秉,采用正则化技术以减少高频噪声的放大.使用人类视觉系统(HVS)特性中的对比敏感度函数(CSF)对图像功率谱加权来评价图像质量,通过搜索图像质量的最大值实现对正则参数的自适应选择,使复原结果更符合人的视觉感受.实验结果表明:该算法不需要估计降质图像的噪声水平,却能获得和平滑最小二秉复原方法相当甚至更好的复原结果.     

基于理想解的复杂系统非线性评估模型

为解决非线性评估中可能存在的层次较多、属性混合且关联性强的问题,提出了一种基于理想解的非线性综合评价法.该方法首先利用灰色关联度法作指标筛选,用熵方法分析各指标重要程度并得到各底层指标的权重值,用AHP法得到底层以上的指标权重;然后,利用改进的TOPSIS方法得到各一级指标的评估分值;再由定义的优先等级隶属函数求得各一...