基于四元联系数的非战争军事行动装备保障能力评价方法研究

针对非战争军事行动装备保障能力评价问题,综合运用能力模型和集对分析理论,在构建非战争军事行动装备保障能力评价指标体系基础上,建立非战争军事行动装备保障能力四元联系数评价模型,并示例说明该方法的应用．     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于DAC5686的线性调频信号产生方法研究

研究了基于DAC5686的线性调频信号产生方法。分析了线性调频信号及其产生原理,研究了DAC5686工作原理,设计了信号产生电路,给出了线性调频信号的实现实例．结果表明,该方法可以灵活地产生所需线性调频信号,从而满足某型地空导弹制导雷达中频接收机性能测试的需要．与传统的线性调频信号产生方法相比,该方法降低了系统设计难度,缩短了开发周期,提高了设计的可靠性,具有较高的实用价值,对于其它场合频线性调频信号的产生也具有一定的借鉴意义．     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

基于改进多模滤波算法的控制系统故障诊断

应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

隶属度信息辅助的红外多目标模糊关联算法

针对红外多目标跟踪,利用红外序列图像中目标隶属度信息建立改进的多目标关联算法。该算法是基于模糊c均值聚类方法,以红外目标运动状态和背景环境变化引起的红外目标隶属度信息变化为选择门限,适时切换算法赋值策略,以提高特殊环境下多目标关联的适应性。通过仿真对比证明了该方法具有更好的跟踪精度和稳定性。     

虚拟现实系统中的视觉延迟及其克服算法

虚拟现实(VR)技术问世以来,用户在使用基于VR的飞行模拟器时有时出现恶心、头晕等不适感,这种现象已引起人们的关注。研究表明,视觉延迟是引起这种不适感的重要原因之一。分析了VR系统中视觉延迟产生的原因,并基于卡尔曼滤波技术,设计了视觉延迟克服算法。算法首先假定头部运动是一个随机过程,且有较大的随机加速度,活动幅度一般不超过80mm,建立了头部运动的随机数学模型;其次,采用了测量数据预处理技术以提高预测精度。理论分析和仿真检验都表明,该算法与以往的预测算法相比,计算量增加很少,但预测精度得到了明显的提高。进而减缓了图像的抖动和对操作者头部运动的限制,提高了与虚拟场景的适应能力。