基于能量与动量矩指标的两次“推-滑”离轨制导方法

对航天器在有限推力作用下的"推-滑-推-滑"离轨轨道制导问题进行了研究。将再入接口条件转化为能量与动量矩指标,基于该指标得出了单次"推-滑"的临界地心距,分析了其对离轨策略的影响;推导了有推力作用时飞行器能量与动量矩的相对变化规律,通过使飞行器的能量与动量矩以同样的相对速度减小的方法,导出了制导方程;得到了首次制动时推力方向始终与速度方向相反,二次制动根据制导方程进行导引的轨道形式;对不同高度与不同再入接口条件的离轨问题进行了数值仿真。仿真结果表明,该方法计算量小,可有效解决单次"推-滑"无法实现的离轨制导问题。     

传感器与综合火控系统组网的协同作战能力系统

协同作战能力(CEC)系统是美国海军最早使用的与传感器和武器系统组合的网络中心战系统之一.简要介绍了CEC的发展背景,较系统地阐述了传感器组网和综合火控的概念.同时还介绍了CEC系统的配置和复合识别能力,指出CEC用作联合传感器网络基础的可能性.最后,展望了未来先进的传感器网络,并指出了在CEC中发挥网络优势必须解决的两个难题.     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题,提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况,提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响,并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征,可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征,点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度,并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

Exact analysis of (R,s, S) inventory control systems with lost sales and zero lead time

We study an (R, s, S) inventory control policy with stochastic demand, lost sales, zero lead‐time and a target service level to be satisfied. The system is modeled as a discrete time Markov chain for which we present a novel approach to derive exact closed‐form solutions for the limiting distribution of the on‐hand inventory level at the end of a review period, given the reorder level (s) and order‐up‐to level (S). We then establish a relationship between the limiting distributions for adjacent values of the reorder point that is used in an efficient recursive algorithm to determine the optimal parameter values of the (R, s, S) replenishment policy. The algorithm is easy to implement and entails less effort than solving the steady‐state equations for the corresponding Markov model. Point‐of‐use hospital inventory systems share the essential characteristics of the inventory system we model, and a case study using real data from such a system shows that with our approach, optimal policies with significant savings in inventory management effort are easily obtained for a large family of items.     

整体缝合夹芯结构复合材料力学性能

所设计的新型整体缝合泡沫夹芯复合材料结构,能够避免一般斜缝方式引起纤维交叉损坏的弊端。采用真空导入模塑工艺制备整体缝合泡沫夹芯结构复合材料,研究缝合结构、缝合方式以及缝合纱线用量对整体缝合泡沫夹芯复合材料平压力学性能和弯曲性能的影响。结果表明,新型缝合结构在保证平压力学性能的同时,相比于垂直缝合结构弯曲破坏载荷提高了94.4%;穿透缝合方式能够显著提高试样的平压强度和弯曲破坏载荷;随着缝合纱线用量的增加,整体缝合泡沫夹芯复合材料的压缩和弯曲性能显著提高。     

金属泡沫断裂韧性的试验研究

金属泡沫在其实际应用中,断裂性能和断裂韧性对于承载的多孔金属泡沫有着重要的意义。基于美国试验材料学会相关标准,采用三点弯曲试样测定了铝泡沫的I型断裂韧性。研究表明,金属泡沫的断裂为脆性断裂,在裂纹尖端附近,孔壁最薄弱的区域最容易发生变形;随着进一步加载,一些孔壁发生断裂,微裂纹在断裂尖端附近出现。随着载荷的增加,主裂纹在缺口根部形成或由微裂纹合并而成,并开始在多孔结构内传播。裂纹沿着结构最薄弱处传播,并产生次生裂纹和裂纹桥。裂纹总的扩展方式还是I型断裂。根据试验P-V曲线特点,取最大载荷点对应的力与位移求解出铝泡沫的裂纹尖端临界张开位移的平均值为0.051 mm。     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型

为解决指标权重信息不完全时的机载雷达作战效能评估问题,提出了一种评估模型。对专家关于指标权重给出的残缺判断矩阵,给出了其一致性评判标准。结合残缺判断矩阵的最佳一致性比例,构造了一个单目标优化模型,用于计算指标权重。在此基础上提出了权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型。最后给出一个实例验证了评估模型的有效性。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求,而多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。