什么是环境管理系列标准

环境管理系列标准即ISO 14000系列标准。它是国际标准化组织为了响应全球环境运动而采取的标准化行动,它的重点是全人类所关注的环境问题。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

空中机动目标刚体运动建模方法

传统目标跟踪和识别算法通常建立在目标质点运动模型的基础上,其实现过程相对简单,但也存在精度不高的缺点.随着现代雷达、目标跟踪/识别技术的发展,以及各种高精度目标测量传感器的运用,建立更精确的刚体运动模型已成为一种必然需要.概述了国内外在空中机动目标刚体运动建模这一领域的研究现状,并详细介绍了当前常用的几种空中机动目标刚体运动建模方法,最后,根据分析总结了当前这些建模方法存在的缺陷,并指出了其可能的研究方向.     

依据观察器方位序列估算目标运动参数的方法

利用目标的方位序列跟踪目标的运动参数是非线性领域的一个经典问题。给出了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数 ,并利用工作点漂移的技术解决了滤波器在方位小变化量时系统的不稳定现象。研究了利用观察器方位序列估计目标运动参数的方法。     

基于Kalman滤波对运动目标状态最优预测

给出了运动目标状态空间表达式,Kalman滤波递推公式及算例,实现了目标状态的滤波及预测,对于提高打击运动目标的精度,缩短火力反应时间及简化指挥程序具有较强的实践意义。     

掠飞末敏弹耦合运动动导数计算

以新型掠飞末敏弹为研究对象,提出了基于欧拉转动定理和滑移网格技术的复杂角运动模拟方法,利用著名的罗德里格斯转换矩阵插值求得弹箭在每个时间步的角速度修正值,并指定给球形滑移网格区。通过对非定常气动参数进行求解辨识,分析了不同马赫数下掠飞末敏弹滚转运动对其俯仰组合动导数和升力系数动导数的影响规律。结果表明:所提角运动模拟方法可有效消除姿态角计算的累积误差,实现对弹箭任意给定角运动的准确模拟;弹箭滚转运动对俯仰组合导数和升力系数动导数的辨识结果均存在显著影响,在进行弹箭动导数计算和稳定性分析时需充分考虑俯仰耦合效应的影响。     

制导航空子母炸弹高速抛撒分离数值仿真

制导航空子母炸弹在跨音速抛撒子弹药过程中,子弹药与母弹的分离伴随着复杂的流场和激波干扰,该过程中不仅存在着激波与激波的相互碰撞、部分激波的多次反射,而且由于受到多体运动的相互作用,其气流方向也发生变化,形成了变化复杂的压力、速度分布区域。采用数值模拟的方法对制导航空子母炸弹子弹药高速抛撒分离过程进行了数值仿真分析,应用嵌套网格技术,耦合多体动力学方程以及 N－S 方程求解子母炸弹高速分离过程,为工程设计、研究提供理论指导与计算依据。     

军用无人机目标特性综述

军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。     

基于Hausdorff距离的目标跟踪方法研究

序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分,跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键。对上述问题进行研究,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法。该算法结合运动检测和多分辨率技术,极大减少了计算量,并利用有效的模板更新方法,加强了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法能实现快速有效的目标跟踪。