进入角约束下的载机变结构远距引导

针对一般导引律在载机远距引导中存在的问题,结合远距引导的需求,设计了远距引导的三维变结构导引律。该导引律具有较强自适应性,可以使载机以期望的进入角接近目标。仿真结果表明,载机在该导引律作用下,能以较小过载,平滑轨迹快速接近机动目标,并保证载机引导结束时占有有利的空中战术态势。     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

从功能视角看英语动词词组在句法中的不连续现象

传统语法、悉尼语法和加的夫语法从不同角度对短语动词的不连续现象进行描述和解释。在功能语言学的框架内,提出"动词词组"这一概念。动词词组由主要动词和主要动词延长成分构成,后者又由副词、介词或副词加介词填充。动词词组不连续不同于其他词组中的不连续,主要归因于三个方面:语义重心的后置、信息单位的分布和语域因素的影响。     

基于层次变权的基地级修理能力评价模型

从影响基地级修理能力的主要因素出发,建立了比较全面的评价指标体系。在进行修理能力评价时,针对常权综合方法难以体现决策者对决策因素惩罚或激励性的要求,提出了一种基于层次变权的模糊评价模型。实例分析和计算结果表明,该评价模型合理、有效、可行。     

基于变权SPA的空中目标威胁综合评估方法

针对空中目标威胁评估的不确定性和常权方法的缺点,采用集对分析方法,并结合变权理论,提出了一种新的空中目标威胁综合评估模型,给出了具体操作步骤.实例分析表明该方法简单、准确、合理.     

变负载下超磁致伸缩作动器非线性动力特性分析

针对应用于混合隔振系统的超磁致伸缩作动器,建立了其耦合磁弹性的动力学方程。在磁致伸缩材料二次畴转模型和均质能量场磁滞模型基础上,分别分析了变应力对Terfenol-D材料饱和磁致伸缩、磁滞算子、矫顽场分布函数以及交互场密度分布函数的影响,并通过实验数据进行最小二乘参数识别和多项式拟合得到了考虑变应力的二次畴转模型和均质能量场磁滞模型,该模型可以有效地应用于变负载下Terfenol-D杆磁致伸缩的计算。通过对作动器耦合磁弹性动力学方程进行数值求解,得到不同频率及不同应力下外部激励磁场与作动器输出位移之间迟滞非线性关系。结果表明:相同频率下增大负载力,滞回环倾斜角度不变但其面积增加,作动器能量转换效率降低,同时负载力对作动器的幅频特性影响十分明显。     

一种融合显著性的Adaboost电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,传统的目标检测方法不能满足目标尺度的精确变化,目标定位有偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

绳系拖曳离轨过程中基于系绳张力的摆动抑制策略研究

绳系拖曳离轨过程,系统运行于非开普勒轨道,系绳摆动呈现复杂的动力学特性,大幅度的系绳摆动会引起拖船的扰动,进而影响整个系统的稳定,因此如何抑制系绳摆动是拖曳离轨任务的一个关键问题。本文以周向常值连续小推力作用下的绳系拖曳离轨为背景,针对离轨过程中的系绳摆动抑制问题,首先建立了系统质心轨道动力学方程及系绳摆动动力学方程,分析了无系绳收放控制时的系绳摆动特性以及系绳收放对系绳摆动的作用效果,然后构造了使系绳摆动衰减的期望绳长收放速率并设计了系绳张力控制律。仿真结果表明：无系绳收放控制时,系绳摆动表现为平衡位置附近的周期性往复运动;张力控制连续平滑,很好地实现了系绳实际长度对期望长度的跟踪,同时有效地抑制了离轨过程中的系绳摆动。     

结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。