差压式管道内检测机器人启动过程模拟仿真

基于CFD软件Fluent提供的计算方法,利用动网格技术和UDF(用户自定义函数),对差压式管道内检测机器人启动过程进行了动态模拟.该方法克服了以往静态研究的不足,更直观地反映了不同因素影响下机器人的启动情况.仿真结果表明:管内流体速度、机器人质量、管壁摩擦力、不同流体对机器人的启动过程都有明显影响.可为下一步研究机器...     

泛函在射表逼近中的应用

运用泛函理论,对方差最小原则下射表逼近进行分析,给出了在给定基函数形式条件下的统一计算公式,并对最小二乘方法作了改进,消除系数矩阵的原理误差,给出了提高精度的方法。最后,提出了一个选择基函数的有效方法。     

防空导弹控制系统数字仿真原始数据预处理方法

防空导弹控制系统数字仿真建模过程中,要对大量原始表格函数进行处理。针对插值计算的缺点,采用最小二乘法来拟合多项式的方法,利用MATLAB语言编程实现了防空导弹控制系统仿真计算原始数据的预处理,并构造了通用拟合函数模块,在仿真中利用拟合函数直接进行计算。利用该处理方法,对某型防空导弹的原始数据进行了预处理,结果表明这种预处理方法提高了仿真运算的速度和精度。     

纯方位定位中的“Legs”机动方式与系统的可观测性

由多个等速直线运动段组成的观察站运动方式,称为“Ｌｅｇｓ”机动方式,所谓的纯方位系统是可观测的,是指系统在纯方位观察条件下,能唯一地求解出目标的运动参数。讨论了“Ｌｅｇｓ”机动方式,对纯方位目标定位系统可观测性的影响,建立了该模式下系统可观测的必要条件。     

基于改进的混合高斯模型的背景建模方法

提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的原因,采用了一种不同区域更新率的自适应选择策略,能够迅速响应场景的变化,有效地解决了大面积误检问题。通过在典型的场景下与经典混合高斯模型方法进行比较,验证了本文算法的有效性。     

地基伪卫星导航系统的伪距精度估计方法

地基伪卫星导航系统的伪距和伪距变率精度对评估系统的导航性能或其信息与其他系统导航信息的融合意义重大。目前的伪距和伪距变率精度估计方法基本上都是针对卫星导航系统的,并且没有充分考虑地基伪卫星导航系统自身的特点。通过构造伪距和伪距变率精度观测量,利用地基伪卫星导航系统可产生较差定位构型的特点,提出了一种在外测系统定位定速精度较差且存在杆臂长度的情况下仍然能够获取准确估计量的伪距和伪距精度估计方法。仿真结果表明所提方法可有效地估计出伪距和伪距变率的精度而且具有较强的适用性。     

纯方位跟踪时利用方位变化规律检测目标机动问题

针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。     

舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法

按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。     

防抱制动系统基于最佳滑移率的滑模变结构控制方法

建立了防抱制动系统的非线性、时变数学模型,实现了滑模变结构控制方法在防抱制动系统中的应用,提出了两种由递推最小二乘算法来计算最佳滑移率的估计方法:一种基于附着系数—滑移率曲线的数学模型,一种基于该曲线的形状。仿真结果表明了基于最佳滑移率的滑模变结构控制方案在车辆防抱制动系统中的可行性和有效性。     

视频监控系统中的动目标检测新方法

在分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于视频监控系统的基于视频序列像素时空相关性检测的动目标检测方法.该方法首先用每一帧中像素的空间相关性检测出目标,再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.试验表明,该方法能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.