共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

图的色数与亏格的相对独立性

本文先证明如下定理:“对于每一个非负整数p,亏格为p 的图的色数可以是任意整数m, 2≤m≤[7+(1+48p/2)].”然后,据此定理得结论:当m≥3,要找到m—色图的充分必要条件基本上是不可能的,即使不说根本不可能。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

磁梯度张量的旋转计算方法

为了获得磁梯度张量数据,提出旋转计算磁梯度张量的方法。使倾斜放置的磁梯度计绕竖直轴线转动,利用测得的空间磁梯度数据计算得到磁梯度张量。以磁梯度张量的理论值作为参考,选取一组较优的转动角、倾角和基线长度等模型参数,分析磁力仪三轴指向误差对磁梯度张量计算结果的影响。数值仿真结果表明:该旋转合成方法能够有效获取磁张量信息,合成计算值与理论值之间的差别较小。     

大规模无人机遥感影像快速区域网平差

随着无人机遥感的快速发展和广泛应用,大规模无人机影像的区域网平差成为遥感影像处理的重要研究内容。针对大规模影像区域网平差对计算机内存开销大、时间消耗长的问题,提出了一种快速高效的解决方案。一方面对传统区域网平差解算流程进行了优化,分别采用矩阵的Schur补和预处理矩阵减小了未知数的数目和法矩阵的条件数,并利用共轭梯度的截断牛顿法进行法方程的答解,大大提高了法方程答解速度;另外一方面尽量发挥平台的计算资源优势,借助CPU和GPU设备对矩阵运算进行了加速。利用典型无人机影像进行实验,结果表明提出的解决方案可以处理上万幅无人机影像而且具有较高的效率。     

融合动量项的步长自适应盲源分离算法

为进一步缓解盲源分离算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾,首先在自然梯度算法的基础上,通过融合动量项改善算法的收敛速度,基于分离性能指标的步长自适应减小稳态误差;然后,给出了所提算法的模型图,同时考虑分离性能和计算复杂度,选择合适的融合动量项算法,并设计了算法的近似最优参数,有效避免了算法的分段收敛;最后,合理选择步长与动量项的权重系数,有效改善了分离性能与收敛速度。仿真结果表明:该算法在一定程度上缓解了上述矛盾,并具有较低的计算复杂度。     

多路FTF算法在磁梯度引信抗干扰中的应用

根据磁梯度引信特点,运用多路ＦＴＦ自适应算法有效地消除了磁引信晃动引起的干扰．计算机仿真结果表明该算法具有良好的效果．     

复杂背景条件下的红外图像末制导技术

通过结合目标红外特征,研究了空-空弹在复杂背景条件下的目标红外成像末制导的技术原理和实施途径。对复杂地背景的辐射特征和主要空中攻击目标军用喷气战机的目标红外辐射源类型作了分析,研究了红外目标特征的提取方法和算法。     

动态滑翔动力学建模与风梯度能量获取*(专题约稿)

信天翁等鸟类能够不拍打翅膀而持续飞行很长的时间和距离,因为梯度风场的存在使得它们能从中获取能量,这项技术被称之为动态滑翔。临近空间也广泛存在梯度风场,如果临近空间长航时飞行器能够利用动态滑翔技术将是十分有前途的。本文首先对无动力飞机的动态滑翔问题做了假设来简化问题的描述,更便于数学操作。在这些假设下建立了无动力飞机动态滑翔的动力学模型,即三维速度空间中只有一个输入变量的常微分方程组。之后,从理论上得到了这个三维速度空间中机械能可以增加的最大范围,即能增纺锤体内部,并推导出最大的机械能增加率。最后,得出更大的风梯度、更小的阻力系数和更小的面质比更加有利于飞机获取能量的结论,该结论加深了对动态滑翔能量观点的认识,对实践有指导意义。     

曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法

针对传统亚像素配准算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出了一种曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法。采用9点相关系数曲面拟合法对图像进行粗配准,求得一个相对粗略的亚像素配准位置;在两幅图像中选取相同尺寸的子区图像,在粗略的亚像素配准位置基础上,采用梯度法最终获得精确的亚像素配准位置。不同平移关系下的样本图像亚像素配准对比实验结果表明,该算法实现了曲面拟合法和梯度法的优势互补,有效提高了图像配准的精度,最大配准绝对误差由0.17像素降低为0.02像素。