无人机电磁弹射器的综合制动方法

利用直线电机实现无人机在短距离内可控地加速起飞已是固定翼无人机弹射起飞一种新的发展方向。为了使飞机分离后弹射台能在较短距离里完成制动,提出了直线电机弹射轨道末段定子实铁心涡流制动、运用Halbach永磁体阵列的涡流制动和橡胶阻尼制动等三种方式的综合方案,并分别对它们进行了分析计算。当弹射台的速度大于10m/s时,定子实铁心产生的涡流制动效果明显,当弹射台的速度低于3m/s时,定子实铁心涡流制动产生的制动力将迅速下降。Halbach永磁体阵列的涡流制动方式在飞机分离点开始实施,可以增加30%以上的制动效果。通过模型分析和碰撞试验,橡胶阻尼制动作为最后一级制动方式,能够有效吸收能量,实现在较短距离里的制动。     

多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

脑机接口的关键硬件技术与未来应用

脑科学是以脑为研究对象的多学科汇合的新兴研究领域,是研究人、动物和机器认知与智能的本质与规律的科学,其中,脑机接口硬件技术是推进脑科学发展的关键。基于电生理信号的脑机接口硬件设备根据采集信号时电极位置和方法不同,分为无创、微创、浅脑有创和深脑有创四种。首先阐述了四种脑机接口关键硬件技术路线,以国内外最新产品和科研成果为例分析了非植入式和植入式脑电信号采集的具体技术现状;之后举例说明了脑机接口硬件技术在医疗和消费两大领域的最新应用场景和未来展望。可以预见,随着脑机接口硬件技术的不断进步,在不久的未来将率先给人们的生命健康、日常生活带来颠覆性变化。     

战场威胁约束下的纯方位探测单观测站轨迹优化

为保证战场环境下单站纯方位无源探测的精度和观测站的战场生存能力,提出一种战场威胁约束下的单观测站轨迹优化方法。对典型战场威胁进行分析,建立战场威胁和单观测站运动轨迹的数学模型。在此基础上综合考虑单观测站探测精度和所受威胁程度,分别构建精度打分函数和威胁打分函数,得到单观测站的路径选择函数,并对观测站不同轨迹进行评价。仿真结果表明,所提方法能够有效规避战场威胁并提高定位精度,保证战场环境下单站纯方位探测的准确性和可靠性。     

盲源分离联合阻塞矩阵抗雷达主瓣干扰研究

针对雷达主瓣干扰传统的抗干扰无法有效对抗的问题,提出一种盲源分离和阻塞矩阵联合抗主瓣干扰算法。利用阻塞矩阵抑制主瓣干扰接收,然后采用矩阵联合对角化特征矢量算法进行盲源分离,进而达到目标检测的目的。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,该算法相比盲源分离算法在干扰位于1/2主瓣波束宽度内时,脉压后峰值信噪比改善明显,且对主瓣干扰方向估计的精度要求较低,具有较强的鲁棒性。     

无源雷达智能目标识别

现代战争给无源雷达目标识别提出更高要求。针对传统数据库匹配识别方法存在的识别率低和容错性差等缺陷,提出采用智能算法进行无源雷达目标识别,构建了无源雷达智能目标识别总体框架,并设计了支持向量机方法、神经网路方法和证据理论方法的算法运用框架。提出无源雷达智能目标识别的几个关键问题,为改进和提高无源雷达目标识别技术手段提供理论基础。     

舰炮对岸无瞄准点射击诸元计算模型

介绍了一种新的舰炮射击方法--舰炮对岸无瞄准点射击概念、原理,建立了目标相对坐标计算模型、观测舰位坐标转换模型,解决了水面舰艇舰炮对岸上目标射击诸元计算问题.舰炮对岸无瞄准点射击,解决了水面舰艇全天候对岸应召射击问题,显著提高了舰炮对岸打击能力和战术使用的灵活性.