分布式虚拟现实系统中基本结构对象的分析

通过对现有几个系统实现的分析研究,提出实现分布式虚拟现实系统的最基本的九类结构对象及系统基本软件框架,主要对这些基本结构对象的功能及对象之间的关系进行详细的阐述,同时还对某些对象的具体实现方案作一些探讨,以方便分布式虚拟现实系统的构造     

Prolog 对象系统 GKD-POS/SUN的设计与实现

GKD-POS/SUN是在模块化Prolog基础上设计并实现的一个面向对象Prolog解释器。它同时引入了模块化、模块间的通讯、切换、类、方法、继承、消息发送及接收等概念,并提供对这些概念的直接支持。本文描述了GKD-POS/SUN的语言规范、系统组织与设计、主要实现技术和相关对象操作原语。     

师生心理场探析

教育、教学的双边活动构成了师生心理场。本文从心理学与社会学的角度对师生心理场的运行机制作了简单的介绍,进而从"教"与"学"的双向活动中对师生心理场的诸多因素进行分析和评价,并就"教"与"学"活动在理论与实践的结合上做了一定的探索。     

双基地中两坐标收站的三维定位跟踪算法

文中讨论了Ｔ／Ｒ—Ｒ型双基地系统中无俯仰信息收站对运动目标的三维定位跟踪能力;通过若干观测点上测量数据的组合,较好地实现厂对运动目标的三维定位跟踪,从而可以将目标的高度信息从变化的距离和之差的测最值中提取出来。文中以仿真手段证明了这种方法的可行性。     

并、串级联系统的效能和效能指数函数

针对武器系统的效能分析问题,提出了系统的并、串级联的结构式和综合效能的简化计算公式,并提出了效能指数函数的定义和它在分析系统中的重要意义。     

面向文本数据库管理系统的授权模型

构造新的授权模型以满足面向对象、语义、文本数据模型等对授权的需求是当前数据库技术的重要研究课题之一。本文提出了一个基于复杂对象数据模型的、以权主群及权体簇作为授权单位的多级授权模型,即MAM模型,并讨论了面向文本数据库授权系统的基本功能及基本操作。     

时域分析在雷达动目标识别中的应用

本文通过对地面几类目标运动特性的统计研究,利用线性预测的方法进行目标特征的提取,进而用模式识别的理论对地面目标进行自动识别,取得了良好的识别效果。     

神经网络的坦克目标威胁评估

在未来高技术局部战争条件下,坦克不得不面临一个动态复杂的战场环境,这就要求坦克能根据战场环境实时地进行目标威胁评估及自主射击。以坦克的自主作战为背景,提出了一种基于神经网络的目标威胁评估方法。首先提出了包含来袭目标性质、指战员指令、保卫目标的重要度、我方武器性能值等一套威胁评估指标体系;然后采用神经网络方法进行威胁评估。神经网络方法的优势主要体现在:①考虑了诸因素的相互关联;②充分考虑了战术信息;③权系数对具体环境的适应性;④方法的通用性。实例结果表明,神经网络方法科学合理,为坦克目标威胁的评估提供了新思路。神经网络方法具有普遍意义,能推广应用于其它武器平台的目标威胁评估。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标

本文针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法首先利用空时自适应处理进行杂波抑制,然后采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,最后根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

基于迭代卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法研究

粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用．针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态．将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪．