基于逆合成孔径成像激光雷达的自旋小目标成像系统

为了获得毫米级自旋小目标的清晰成像,采用逆合成孔径成像激光雷达技术设计了基于距离向数据与方位向数据相融合的图像重建系统。系统采用大带宽、窄线宽光纤激光器配合调制器实现激光脉冲的线性调频,利用光外差原理对回波信号进行采集处理。结合自旋目标的运动特性,给出了含有自旋分量的回波信号函数方程,并将该分量引入传统的R-D算法中实现了对自旋目标的ISAIL二维图像的重建。实验采用毫米级铝条构成被测小目标,通过步进电机及带倾角的转台完成运动及自旋模拟。实验结果显示,当目标固定时,可通过回波能量数据获得一维距离向图像,与被测目标的4个特征点位置一致。当目标运动时,通过数据压缩并代入自旋参量,最后通过R-D算法可以获得可识别的ISAIL二维图像,验证了系统符合自旋小目标成像的设计要求。     

一种改进的MCM算法

平均曲率运动模型(MCM)是基于偏微分方程的图像处理模型的一种,具有明确的几何意义.提出了模型中退化扩散项的精确计算方法,并采用了两种新的方向估计方法.实验证明了新方法所得的结果优于原方法.     

李雅普诺夫运动稳定性与平衡状态稳定性的关系

稳定性是系统分析的重要内容 ,针对在系统稳定性分析中 ,运动稳定性和平衡状态稳定性之间常易于混淆的问题 ,详细分析了两种稳定性之间内在本质联系 ,给出了从一种稳定性过渡到另一种稳定性的方法     

惯导速度信息辅助的被动雷达导引头量测误差抑制方法

针对被动雷达导引头由于受空间限制测角精度不高的问题,提出了一种基于弹目信息状态变量的扩展卡尔曼滤波方法。通过弹目信息状态变量(弹目距离、弹目视线方位角、弹目视线俯仰角)描述弹目相对位置信息,利用惯导速度信息构建基于弹目信息状态变量变化率的弹目相对运动模型。所提方法充分利用信息资源,抑制导引头量测随机误差,对于提高导弹的打击精度和攻击效果,具有重要的实际应用价值,仿真试验证明该算法的有效性。     

基于自相关的匀速运动模糊尺度参数识别

运动模糊图像复原主要取决于点扩散函数(PSF)的确定。对于匀速直线和匀速旋转运动模糊图像,运动方向和模糊尺度决定了PSF,是重要参数。根据模糊图像的像素点具有高度相关的特性,采用差分和自相关等技术,精确确定模糊尺度,为图像复原提供必要参数。仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。     

Fully sequential indifference‐zone selection procedures with variance‐dependent sampling

Fully sequential indifference‐zone selection procedures have been proposed in the simulation literature to select the system with the best mean performance from a group of simulated systems. However, the existing sequential indifference‐zone procedures allocate an equal number of samples to the two systems in comparison even if their variances are drastically different. In this paper we propose new fully sequential indifference‐zone procedures that allocate samples according to the variances. We show that the procedures work better than several existing sequential indifference‐zone procedures when variances of the systems are different. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

一种能考虑动升力影响的高速艇迎浪纵向运动的数学模型

根据高速艇在静水及波浪中运动的特点,提出了高速艇迎浪纵向运动的基本假设,建立了能考虑动升力影响的高速艇迎浪纵向运动基本方程,并提出了高速艇迎浪纵向运动预报的一种新方法(滑航法),编制了理论预报程序,进行了模型试验验证研究.结果表明,中高航速时,滑航法可用于高速艇迎浪纵向运动的预报.     

基于BP神经网络的极移预报*

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出BP神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

BP神经网络在极移预报中的应用

为了提高地球定向参数极移的预报精度,建立了一个极移数据预报模型。利用傅里叶分析研究插值基础序列的周期特性,验证了基础序列重采样的可行性,提取插值基础序列数据的趋势项,利用多输入-单输出反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建模预报不同跨度的残差序列,合并趋势项和残差序列得到最终的极移预报。预报结果表明,选取合适的插值基础序列得到的预报极移精度较高,此BP神经网络能够有效地应用于地球定向参数极移的预报。     

基于路径规划的虚拟人上肢可触及性检查技术

针对目前虚拟人上肢可触及性检查操作烦琐、效率低的问题,提出一种RRT（Rapidly-exploring RandomTree）算法与逆向运动学算法相结合的路径规划方法,通过检测可行路径是否存在来实现人体上肢可触及性检查。给出了该方法的具体流程和关键问题的解决策略,并基于Jack软件进行了实例验证。