一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

What determines military allocations in Africa: Theoretical and empirical investigations

This paper investigates theoretically and empirically the determinants of military spending in Africa. It specifies a formal model and uses time‐series and cross‐sectional estimations to ascertain the reasons behind variations in military allocations across and within 40 African countries during 1960–1991. The differences in military expenditures appear to reflect a complex of economic, political, and strategic factors at both national and international levels. Strategic considerations are, however, found to be the most important factors in most African countries.     

基于删除平均的VI-CFAR检测器

针对MLVI-CFAR检测器在多个随机分布干扰目标背景下检测性能不好,以及OSVI-CFAR检测器在均匀环境和仅单滑窗存在干扰目标的环境下检测性能欠佳问题,提出了一种基于删除平均(CML)的VI-CFAR检测器(CMLVI-CFAR).仿真验证了CMLVI-CFAR检测器在均匀背景及多目标干扰环境下,都具有比MLVI和OSVI-CFAR检测器好的检测性能,并且其在杂波边缘背景下的虚警控制能力与前两者也基本一致,说明其在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性和良好的应用潜力.     

伺服系统速度环控制器参数的自整定及优化

针对交流伺服系统速度环控制器参数自整定及优化的需求,为使工程技术人员避免繁琐的调参过程,提出了一种基于转动惯量辨识的速度环控制器参数自整定及优化方法。首先,采用频率法分析伺服系统速度环控制器参数的设计规则;随后,采用遗忘因子递推最小二乘法,对控制器参数设计所需的系统转动惯量进行辨识;最后,在此基础上利用设计的变步长迭代算法,完成控制器参数寻优过程。仿真结果表明,采用遗忘因子递推最小二乘法,能够有效辨识出电机轴端的转动惯量。提出算法进行整定及优化后,速度环控制器参数能使系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.     

基于声矢量传感器原理的目标被动定向算法

声测被动定向是声学监视技术的重要研究内容.为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种基于声矢量传感器原理的被动定向方法,推导出了基于互谱法声强测量技术的定向算法,并对定向算法进行了分析和数值仿真.仿真表明:当传感器尺寸为0.28m、信号信噪比为5dB时,定向精度在2.5°以内.仿真结果说明,该定向算法是正确可行的,有较大的实用价值.该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定向.     

系统UUT诊断策略设计的工程化原则与实践

分析了型号系统研制中推广应用“被测对象(UUT,unit under test)测试点与诊断策略设计与分析技术”的必要性和重要性。重点介绍了一种对UUT测试点与诊断策略进行设计与分析的简便有效的工程化方法,以及在应用中的实践经验与体会。     

高频地波雷达目标高度估计的AR模型方法

高度估计对于高频地波雷获取三维信息、提高预警能力很有意义。然而目标RCS的随机起伏对高度估计产生严重影响,通过对RCS随机起伏的AR模型建模和模型参数的自适应估计,提出了在RCS变化的条件下高度估计的扩展卡尔曼滤波算法。通过Monte Carlo仿真和外场试验数据的处理,验证了该方法对抑制RCS随机起伏、提高高度估计精度的有效性。     

基于频率补偿的时延估计方法

由于2个测量站的通道幅相不一致而导致送给时延估计器的两路信号的频率有差异,继而影响时延估计和系统定位精度。首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频率差异做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的时延估计方法。以4种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下所提出方法的正确性和有效性。