关于网络辅助外语教学模式的思考

网络技术在教育领域的广泛应用,犹如一剂良药,为外语教学高效、优质地开展创造了崭新局面."如何有效运用这一系列基于网络技术的外语教学模式"值得我们深入思考,并积极付诸行动.     

动静压轴承油腔压力及其偏导的快速迭代方法

对于毛细管节流的动静压轴承，基于流量平衡方程和偏导形式的流量平衡方程，本文建立了油腔压力和油腔压力偏导的迭代准则和迭代公式。实践证明，该迭代方法具有物理意义明晰、迭代次数少和迭代适应性强的特点，可以显著提高毛细管节流的动静压轴承静动特性分析计算有限元程序的计算速度。     

高中数学教学中"懂而不会"现象剖析

高中数学教学中"懂而不会"是一个普适性现象,究其原因,有教师教上的问题,有学生学的问题,本文从微观和宏观对数学教学中"懂而不会"现象进行剖析,并有针对地提出对策,从微观上加强数学知识点的理解,从宏观上加强数学知识点的内在联系,帮助学生形成知识体系,加强学生数学知识生活化和生活知识数学化的过程.     

无人机先进地面站关键技术综述

具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥控制的观察—判断—决策—行动回路出发,归纳提炼了其技术体系构成,分析指出了其中的任务环境构建、战场态势沉浸式显示、智能化辅助决策和自然化人机交互等关键技术,并对各项技术的主要研究方法进行了深入剖析,还对无人机先进地面站目前存在的挑战和未来发展趋势进行了研判。该研究对新型地面站的研制具有指导和借鉴意义。     

杂波仿真在机载预警雷达中的新应用

介绍了机载预警雷达的特点及面临的杂波抑制难题,回顾了杂波仿真的研究历程,在分析机载预警雷达杂波模型及常规空时自适应杂波抑制方法的基础上,提出了一种基于精细化杂波仿真的认知杂波抑制方法。该方法利用数字高程地图数据以及地表覆盖和土地利用数据进行信号级机载雷达杂波反演,补充了均匀杂波样本,提升了非均匀环境下杂波抑制性能,为杂波仿真在机载预警雷达中的应用指出了一种新的途径。最后根据典型机载预警雷达参数和典型地理环境,仿真验证了该方法的有效性。     

水下航行器自主导航定位技术前沿进展

导航与定位技术是自主水下航行器(AUV)预设任务并安全返航的前提,由于水下环境的限制,目前广泛采用多系统组合导航的方式来实现AUV的准确定位。面向AUV的工况特点,详细介绍了水声测速系统、水声定位系统以及地球物理场辅助导航技术的特征与技术难点,分析了用于水下自主导航时多源组合导航方法的最新进展,随着相关测量仪器领域的研究进展,基于精确测量地球物理场特征的辅助导航技术成为具有极强竞争力的方案之一。多AUV协同导航方案同样适用于复杂的水下环境,被视为未来AUV导航技术重要发展方向。     

自行高炮惯导精度对空情融合影响的仿真分析

为说明惯性测量元件、测量精度与自行高炮武器系统空情信息融合精度指标之间的关系,在分析自行高炮武器系统探测坐标之间的转换关系、空情共享交互方式以及空情信息融合误差源的基础上,给出了影响空情信息融合精度指标的因素;通过两种精度的惯性测量元件在纯惯导方式和惯导/卫星组合方式下对信息融合精度的影响计算分析,给出了不同条件下的误...     

强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用

针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明:该算法可以有效抑制滤波发散,同时保证其快速收敛以及高精度估计。     

天海一体化水下重力辅助导航研究进展

水下航行器精确导航在海洋利用和开发过程中发挥了重要作用。关于抑制水下导航误差随时间累积的问题,进行了详细阐述和分析:简述了惯性器件的发展历程;详细对比了各导航系统的优劣性,着重介绍了国内外重力辅助导航研究现状,分析了针对目前水下航行器高精度导航的需求,以及全球海洋重力基准图空间分辨率不足的科学难题;提出了通过GNSS-R测高星座获得高空间分辨率和高精度全球海洋重力基准图的思路及技术路线,以期提高水下重力辅助导航精度。     

利用复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测方法

针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。