重12V180柴油机非增压改装的试验研究

本文主要针对重12V180增压柴油机作为大型舰船的电站原动机所存在的问题进行了充分探讨。为了改善低负荷性能,提高柴油机工作可靠性,我们围绕非增压改装进行了一系列理论分析、计算研究和改装设计,最后在实机上完成改装工程,试验获得成功。改装后的柴油机各项性能指标比改装前均有很大提高,军事和经济效益显著。     

Context 的非单调推理

基于文［１］定义的ｃｏｎｔｅｘｔ逻辑ＣＬ,本文分别引入限制理论和缺省理论到ｃｏｎ－ｔｅｘｔ推理中,给出有关的定义和定理。     

三个并行排序算法的可扩充性分析

可扩充性分析是评价并行算法或并行系统性能的重要工作,特别是在大规模并行处理环境下更是如此。本文利用新近提出的扩张串行分量分析技术,研究了三个并行排序算法的可扩充性,以及这些算法在超立方体结构上的实现的可扩充性。给出了使三种算法都为可扩充的条件,解释了每个算法的适用范围。展示了算法的实质性质,计算了它们的扩张串行分量、扩张效率以及扩张加速比。本文的解析分析结果与其它文献中的实验结果一致。     

非等级制通信网络规划中可靠性因素的研究

本文介绍一种对新型的非等级制通信网络可靠性结构模型的分析方法,从而为设计结构简单、使用灵活、呼损率低、可靠性高的非等级制网络提供一个较为完善的分析途径。     

光波多普勒效应与光谱线的非均匀加宽

本文由狭义相对论的基本原理导出了光波的多普勒效应公式,讨论了它对热平衡条件下原子系统谱线加宽线型的影响和这种影响的消除与应用。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

数字化单兵系统作战效能评估

分析了新型数字化单兵系统的功能特点,建立了数字化单兵系统作战效能评估的指标体系,提出一致性排序法与模糊综合评价法相结合的评估方法,采用一致性排序法确定了指标权重,运用模糊综合评价理论对系统效能进行了评估,为数字化单兵系统的应用实践和功能改进提供了理论支持。     

武警无人机应用发展研究

武警部队非战争军事行动不断延伸,为满足遂行多样化任务的需要,武警无人机发展势在必行。借助军民融合优势,强化已有机型功能,拓展研发适合各警种任务特点的新机型,分析并提出武警无人机未来发展方向,以期为提升各警种联合行动效能提供思路。     

面向非广域目标的无人机对峙跟踪方法

针对无人机对峙跟踪非广域目标问题,开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型,将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次,鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束,采用交互多模型滤波算法进行状态估计,即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作,并对多个滤波器估计结果进行加权,得到更精确的目标运动状态估计值。然后,提出时间最优导航向量场,通过计算期望航向角,引导无人机快速收敛至目标极限环。最后,仿真实验表明,受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法,估计精度提高了20%,时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法,引导效率提高了15%,所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。     

基于斜卷积双边滤波的特种机器人视觉引导算法的改进与优化

移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法。在图像预处理流程中,为了更好地保留特定朝向的图像边缘,在双边滤波算法的基础上,引入了一种呈高斯分布的斜卷积空域卷积核,改进为斜卷积双边滤波,并与其他边缘保持滤波算法进行比较。实验结果表明：不同算法信噪比一致时,斜卷积双边滤波算法的PFOM(pratt’s figure of merit)均值高于引导滤波与加权最小二乘滤波;当σ(标准差)=0.02时,斜卷积双边滤波的PFOM比引导滤波高出12.18%,比加权最小二乘滤波高4.4%。对具有普遍性的台阶沿向与沿向垂直使用斜卷积双边滤波处理后提取边缘,越障机器人在不同光照条件下进行不同高度台阶越障实验。实验表明：机器人在视觉系统引导下可快速正对台阶,越障成功率为100%。