二维浅海波导中声场边界处理的谱无限元方法

针对传统无限元法在截断声场边界上计算精度低的问题,提出了一种基于GR (Gauss-Radau)插值的谱无限元法,以高精度处理无限远边界对声场计算的影响。首先,采用映射函数构建从自然坐标系到笛卡尔坐标系的节点转换函数,获得两种坐标系之间的映射雅克比矩阵;然后,利用基于GR插值的形函数,模拟单元节点的声压,结合映射雅克比矩阵,对二维声场波动方程进行变分处理,推导了无限单元对应的积分表达式,用于模拟实际浅海波导环境下无限远处的声传播。与基于镜像法的解析解和传统无限元法结果的对比表明：所提方法结果与解析解一致性高,相对误差约为1%,验证了该方法的有效性和准确性。     

船舶摇摆运动对船载炮射击的影响

从船舶在海浪中运动模型出发,结合炮兵射击学原理,研究船舶摇摆导致火炮基座运动以及杆臂效应导致子惯导初始对准误差等因素对火炮射击的影响,主要针对船载炮射击在距离与方向的影响进行分析。并提出了采用初始装定误差补偿的方法消除船舶运动与杆臂效应对射击的影响。     

平板湍流边界层内气泡流流动实验研究

在低湍流度水槽里 ,利用片光源显示了平板气液两相湍流边界层内气泡流的流场结构 ,研究了平板安装位置、来流速度、喷气方式等参数对湍流边界层内气泡流的影响 .利用激光测速技术测量了平板水平放置时气泡流最外缘处的水平速度及厚度 .结果表明 :平板喷气减阻的原因在于喷气改变了平板湍流边界层的流动结构 ,抑制了湍流     

四元数法在计算机图形学中的应用

详细介绍了四元数法的定义、性质以及在计算机图形学中的应用 ,获得了对给定轴旋转的有效四元数表示 ,比较了四元数法与传统方法在三维物体旋转中的优劣     

基于分形几何的信号特征提取技术及其应用研究

针对分形客观展现事物原貌的特点 ,从工程应用的角度分别对信号的分形性验证、有效分析区间的确定、分形性描述和刻画、设备状态的趋势分析等方面作了探讨 ,形成了基于分形几何的信号特征提取技术 ,并描绘出基于分形几何的设备故障诊断模式     

基于谱减与自适应子带对数能熵积的端点检测

针对低信噪比环境下语音端点检测准确率低、鲁棒性差,提出了一种将谱减降噪和自适应子带对数能熵积相结合的语音端点检测算法.首先利用改进的多窗谱估计谱减法提升语音信号质量,再以自适应子带对数能熵积这一新的语音特征参数为阈值,使用动态阈值双门限检测法进行语音端点检测.实验结果表明,该算法针对低信噪比语音信号具有更好的准确性和鲁...     

陀螺/星敏感器组合技术在卫星姿态确定系统中的应用

为了满足军用卫星姿态测量高精度的需要,提出了基于状态估计法的陀螺仪和星敏感器组成的卫星姿态测量系统的方案.应用广义卡尔曼进行状态估计,同时为了避免由非线性和小角度引起的计算误差,采用四元数法代替通常的欧拉角法进行计算,经分析得到该系统状态模型和观测模型.通过仿真证明,此方案能达到高精度军用卫星姿态确定系统的要求.     

改进近似动态规划法的攻击占位决策

瞬息万变的空战环境和日益复杂的空战任务导致应用动态规划法解决机动决策问题容易造成"维数灾难"。基于函数拟合思想优化逼近近似值函数,解决了空战状态的连续性问题。同时,针对近似动态规划在解决机动决策问题时未考虑"过冲"机动和碰撞的问题,提出惩罚因子对近似动态规划法的攻击占位决策方法进行改进。这种方法能够有效应对快速变化的战场态势,而且不需要对空战战术构建专有的战术库。为了验证模型的有效性,将改进的近似动态规划法进行了实验仿真,仿真结果表明改进的攻击决策方法能够有效避免"过冲"机动和碰撞问题,具有较强的鲁棒性。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。