常值海流作用下多自主水下航行器编队控制

研究了常值海流作用下自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的编队控制问题.控制器设计分为两部分:一部分综合应用Lyapunov方法和Backstepping技术设计了单体AUV路径跟踪动力学控制律,保证了路径跟踪误差在常值海流作用下的全局渐进稳定;另一部分为路径参数一致性协同跟踪控制器,保证在仅有一个或一部分AUV获取虚拟领航AUV路径参数更新速度情形下能对其进行协同跟踪.从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

距离伪量测的空基平台单站无源定位算法

针对空中观测单站平台对海面、地面目标的测向定位问题,提出一种基于距离伪量测的最小二乘-不敏卡尔曼滤波(LSE-UKF)两阶段滤波算法。首先利用单次的测角信息以及目标离地高度的约束条件计算出目标的距离,采用最小二乘法对距离量进行滤波,得到较为准确的距离量。进一步将滤波所得距离量视为伪量测信息,结合观测所得的角度信息进行不敏卡尔曼滤波。仿真实验表明该算法提高了定位精度并且具有较快收敛速度。     

层次分析法的水下航行器维修性指标分配方法

基于层次分析法的水下航行器维修性指标分配方法把层次分析法应用到水下航行器维修性指标分配方法中,即邀请专家对故障的检测和隔离方式、可达性、可更换性和测试的困难等级进行两两比较,得到评价矩阵,据此,可以得到分配结果.这种方法克服了按故障率和设计特性分配法在设计特性相差不大时存在的缺陷,把定性分析与定量分析相结合.在设计初期即明确设计目标,除了考虑到单元的故障率还兼顾了初期设计过程中的不确定性.将这种方法应用于某水下航行器的维修性分配,结果表明,该方法具有实用价值.     

UUV编队协同搜索静止目标的准最优方法

考虑到操作的简单性且实际执行搜索任务时搜索力不是无限可分,将连续空间的搜索问题转换为离散空间的最优搜索问题。通过划分网格,将连续的目标位置分布离散化。根据最优搜索理论,提出了单个无人水下航行器的准最优随机搜索方法,较好地逼近理论最优值。并以此为基础,分析了无人水下航行器编队的3种协同搜索方法:集中最优搜索、分散最大概率搜索和准最优搜索。最后通过实例仿真,得出了编队准最优搜索策略的有效性、优越性和可操作性。此方法将对无人水下航行器编队的战法研究具有参考借鉴意义。     

多方位-速度目标跟踪分析及一种新算法

对多方位-速度目标跟踪方法的解算原理进行了分析,并从非线性、观测性和多解性方面对多方位-速度法的性质进行了分析。说明多方位-速度法本质上是非线性的且具有多解性,同时给出了系统可观测的两个必要条件。揭示了以往解算方法的问题所在,并提出了一种全新的方法。仿真结果表明,该方法在收敛时间、精度、计算代价、使用方便性等方面都远远优于以往的方法。     

互联互动管边控边——内蒙古新左旗人武部军地联合提高边境管控能力

内蒙古新左旗为边境牧业旗,边境线总长300多公里。近年来,新左旗人武部为加强边境管理水平,提高民兵快速动员和遂行各种任务的综合能力,按照互联互动管边控边的思路,全面提高民兵协助边防部队边防     

外廊及室外平台作为安全出口的可行性分析

以大型商业综合体为例,对大型商场内建筑中部的疏散楼梯难以直接通向室外这一问题进行分析,提出将通向外廊和室外平台的出口计入安全出口,并对其可行性、设计方案及采用该设计方案时应注意的问题进行了探讨.结果表明,当外廊和室外平台满足一定的条件时,可将其计入安全出口.     

武船造出世界最大水下浮体

7月4日,武船承建的世界最大水下立管支撑浮体系统交付世界第三大石油公司——巴西国家石油公司。武船造的这一水下浮体,长、宽、高分别达到52米、40米、10米,重2700多吨,"块头"世界最大,将在水下250米处工作。深海锚座固定在2250米深的海底,为目前世界最大水深作业区,共配置了64个密度达每立方米5吨的配     

加强舆论引导凝聚部队发展正能量

习主席深刻指出,我们必须坚持巩固壮大主流思想舆论,弘扬主旋律,传播正能量,激发全社会团结奋进的强大力量。面临部队新的形势任务和官兵思想实际,应该大力加强部队内部特色政工网建设,积极发挥和拓展政工网阵地功能作用,强化舆论引导,凝聚智慧力量,促进部队全面建设和各项任务圆满完成。一、坚持主动引领强化网络舆论主旋律。积极适应新的形势和任务要求,着眼确保官兵政治坚定、思想纯洁,坚持常态引导,主动出击,打好主动仗。一是跟进调研,摸     

大数据技术专题讲座(二) 第4讲 OpenStack开源平台研究与比较

文章研究最新的开源IaaS云计算管理平台OpenStack的主要功能、核心项目以及他们之间的工作关系。从平台架构、部署架构、底层技术等方面与另一流行开源云计算管理平台CloudStack进行比较,分析OpenStack的特点和应用场景。