基于改进RSS测距的拉格朗日优化定位算法

为了降低基于接收信号强度(Received signal strength Index,RSS)测距误差对节点定位的影响,解决基于RSS测距定位误差较大的问题,提出了基于优化RSS测距的平方最小平方定位算法(Square-least Square localization algorithm based on improved RSS,SLS-I-RSS)。SLS-I-RSS算法先通过多组锚节点间的距离和接收功率作为参考,降低基于RSS测距误差,然后再建立定位优化问题,并将定位优化问题转成规则化信任区域子问题,最后,再利用拉格朗日优化算法求解优化问题。实验结果表明,提出的SLS-I-RSS算法能够有效地降低定位误差,比传统的基于RSS定位算法减少了约12%～20%,但算法复杂度略有增加。     

一种窄波束多子阵合成孔径声纳 方位空变偏航角补偿算法

为了解决方位空变的偏航角导致多子阵合成孔径声纳出现时延误差和波束照射方向改变,从而影响成像效果的问题,在窄波束条件下提出了一种针对方位空变的偏航角补偿算法。与传统算法相比,所提算法考虑了时延误差距离依赖的特点和波束照射方向改变的问题。在算法实现中,首先建立了方位空变的偏航角运动误差模型,并根据模型给出了时延误差的补偿方法;然后,用小斜视角多子阵合成孔径声纳成像算法解决波束照射方向改变的问题,并给出了偏航角波动范围的限制条件;最后,通过计算机仿真证明了本文算法正确性和有效性。     

基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

兵力最小需求法——军事装备发展研究的一种有效方法

军事装备发展研究是一个具有广泛应用背景的研究领域,对于不同的研究目的,其研究方法和研究过程也有很大的不同。兵力最小需求法是军事装备发展研究中一种常用的方法。本文对在军事装备发展研究中的兵力最小需求法的物理模型、兵力最小需求的原则、兵力最小需求法的实施及其性能分析进行了探讨和研究。     

粘滞系数测定实验数据的数学验证

利用计算方法提供了五种对蓖麻油粘滞系数的实验数据进行验证的方法,并得到一些经验公式,结果表明方法可行,特别是拉格朗日多项式、指数函数和样条函数有较高精度。     

金属杆线膨胀系数的水浴法测量研究

水浴加热使金属杆均匀受热,并保持更加稳定的恒温状态;利用光杠杆测量微小长度变化原理,测量金属线膨胀系数,误差明显减小,且实验重复性好,精度高。     

用于目标分配的TBM弹道及落点估算方法

本文针对防空导弹拦截TBM目标分配的要求 ,利用初始探测信息快速概定来袭TBM的弹道及落点 ,并进行目标概分 ,然后根据进一步的探测信息对TBM弹道进行递推最小二乘逼近 ,预测其落点 ,为防空导弹火力单元提供较精确的TBM弹道诸元及落点预测值 ,提高拦截TBM的效能     

战术导弹级间线分离探讨

级间分离有点分离和线分离两类技术手段;线分离的优点很多,已日益广泛地应用于战略导弹中,并有逐步代替点分离的趋势。然而迄今为止,这种先进的技术还很少应用于战术导弹。分析了原因,提出了解决办法;论述了各种线分离装置的“饼式”结构图及其设计要领。