基于不稳定性采样的主动学习方法

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。     

车载火控系统标定原理及误差分析

巡航导弹的快速发展改变了现代战争的作战模式,为了实现对该目标的有效拦截,将防空火控系统组网是一种有效手段。文中以车载火控系统组网为例,介绍了火控系统两种标定方法的原理,并结合目标态势对误差进行了分析,结果表明系统标定引入的误差与定位定向设备精度、标定系统距离和目标态势都是相关的。     

惯性导航在线标定滤波技术

在整个惯性导航标定过程中,滤波性能的好坏会直接影响到在线标定的精度。首先描述了惯性导航的误差累积等系统特性;然后详细介绍了几种典型的滤波算法和鲁棒滤波技术所取得的理论成果及各自优缺点,并阐述了在线标定中的应用情况;接下来分析了在线标定滤波技术的发展趋势,介绍了一种新型滤波方法;最后提出在线标定滤波技术的研究发展方向。     

速度加姿态匹配的捷联惯导在线标定路径设计

捷联惯导误差参数的时变性对导航精度的影响很大,需要进行在外场条件下的在线标定.逆向运用PWCS可观测性分析理论,分析了“速度+姿态”匹配条件下惯导12个误差参数(陀螺和加速度计的零偏及刻度系数误差)完全可观测的条件,提出了车载惯导在线标定的路径设计原则,最后仿真验证了所设计原则的有效性.     

基于BP网络的管道自适应有源消声研究

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比,证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显.     

搜索状态下相控阵雷达抗干扰能力评估

针对现有评估指标不能全面反映相控阵雷达在搜索状态下的抗干扰能力的问题,提出了利用搜索效率抗干扰改善因子这一综合指标来衡量相控阵雷达搜索状态下的抗干扰能力的方法.建立了在有源噪声干扰下搜索概率计算模型以及采用脉冲累积和累积检测技术后搜索概率的计算模型,通过分析脉冲累积数N和累积检测数M的关系,给出求解最大搜索效率的方法,最后通过实例仿真和结果分析,表明该方法计算简单,科学高效.     

基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法

在静态虚假目标的基础上,利用有源运动调制干扰原理,提出了一种基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法。建立了基于微动调制的复合有源干扰信号模型,详细分析了该干扰信号对SAR的干扰效果,确定了各调制系数,最后进行了基于实测数据的仿真实验。结果表明,该方法具有距离向相干处理和方位向部分相干处理的特点,可对SAR在方位向上实现多个匀(加)速虚假运动目标的欺骗干扰效果。     

仪器柔度标定误差对杨氏模量压入识别的影响

针对材料杨氏模量仪器化压入识别的2种代表性方法——Oliver-Pharr方法和Ma方法,通过有限元数值模拟分析了仪器柔度标定误差对杨氏模量识别精度的影响。结果表明：仪器柔度及压入载荷越大,由标定误差导致的杨氏模量识别误差越大;当材料较软且压入深度较大时,仪器柔度的标定误差甚至可能导致材料杨氏模量的识别结果为负值;通过比较证明,Ma方法比Oliver-Pharr方法具有较低的仪器柔度敏感性和较高的测试精度。     

一种基于Euler Spiral的缺失边界修复算法

在总结分析相关工作的基础上,提出了一种基于Euler Spiral修复认知轮廓中缺失边界的算法。该算法首先通过活动轮廓模型进行认知轮廓的初始定位,将视觉的预测性插值问题转化为中间插值问题,然后结合取向估计和Euler Spiral修复缺失的轮廓边界,取代了活动轮廓模型的迭代优化过程。对典型认知轮廓图形和遥感图像的实验结果验证了算法的有效性。     

主动悬挂原理试验机动平台的设计及试验研究

某型坦克采用扭杆弹簧而无阻尼器的被动悬挂系统,实际行驶中车体的振动较大,严重影响了其行驶平稳性和乘坐舒适性;为了提高车辆的行驶平顺性和操纵稳定性,进而提高在复杂路面上的越野速度,设计了该型坦克的慢主动悬挂原理试验机动平台,采用模糊RBF神经网络自适应控制策略对主动悬挂平台进行了实车试验,结果表明车体的减振性能得到了明显的提高,验证了所设计的慢主动悬挂系统的优越性。