增量元学习IDBD算法在轴频电场信号检测中的应用

为了提高海洋环境电场背景中微弱舰船轴频电场的检测能力,针对传统的最小均方误差算法进行了改进,提出了一种基于增量元学习IDBD算法的自适应线谱增强器。利用所提算法对舰船缩比模型产生的实测轴频电场信号数据进行处理,结果表明该算法在低信噪比的情况下能够有效地将微弱轴频电场信号从宽带背景噪声中分离出来。所提算法相比于普通的自适应线谱算法,在改善信号的信噪比方面效果更加显著,且具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,极大提高了舰船轴频电场的检测能力。     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

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.     

基于USB接口的外系统等效器的设计

针对导弹等飞行器在研发与测试时需要模拟各种控制和测量参数,提出基于USB接口的外系统等效器的设计与实现,本设计采用USB接口FT245RL实现等效器与上位机的通信,FPGA作为系统的总线控制器和主控单元协议等效器各个模块完成模拟测试等任务.从主控模块分别与上位机和各功能子模块通信的硬件电路设计及软件设计等方面对该等效器的设计进行系统化描述,结果表明,设计实时性好,可靠性高,具有广泛的实用性与通用性,已成功运用于某型号等效器测试系统中.     

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.     

遭遇两次未爆弹

常规兵器试验由于被试品性能不确定,导致试验中会出现许多意外和危险。我不论是主持试验,还是参加试验,都把试验当成战斗,多年的工作经验告诉我——细节决定成败。     

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。     

京郊砺尖兵——北京某预备役防化团应急分队训练剪影

北京某预备役防化团紧密结合当前实际,着眼促进军民融合式发展,大力打造过硬核化应急救援力量,组织应急分队人员进行了以盾棍术、队列、防护、侦毒器的操作与使用,核化生救援技术专家咨询系统为主要内容的强化训练;为应急分队遂行多样化核化生应急救援任     

基于均匀线阵的导引头STAP检测研究

针对导引头下视跟踪目标的典型状态,开展了均匀线阵导引头空时自适应处理(STAP)检测研究.在分析空-时信号环境的基础上,建立目标回波与STAP检测模型,并通过仿真对检测性能进行分析,发现当阵列平行于水平面时,STAP能够获得较好的检测性能,可以获得不超过50m/s的最小可检测速度.如果导引头姿态变化,STAP检测性能将会下降,当阵列俯仰角增大到30°时,将难以检测到目标.     

卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。