反舰导弹电视制导ATR方法研究——多目标几何识别

本文运用图象处理与图象识别技术,结合应用光学的方法,研究了舰船目标图象识别的有关问题,并提出了一个可用于反舰导弹电视制导的自动目标识别（ATR）系统的方案设想。实验室模拟结果表明本方案具有实现的可行性     

多喷嘴系统控制律

大型航天器(航天飞机、空间站等)的反作用控制系统(RCS)是由多喷嘴组成,具有较高的冗佘度。本文对此系统提出一种控制律,包括控制指令的产生与分配的方法,编成程序包后,便于机载计算机实时操作。     

一类极小能控制与广义样条函数

本文讨论由一般微分方程确定的时不变线性系统的一类极小能控制问题。首先,通过引入降阶逆向系统揭示了原系统的输入与输出是由某个积分-微分算子联系着的,并利用该算子建立了极小能控制与广义样条的联系;然后在对于输出端的一类较广泛的约束条件下,导出了其输出空间与文[1]的输出空间具有类似的构造性质,从而建立了与文[1]类似的投影公式与递推公式。     

GKD-l RRC 机器人控制器与力反馈顺应控制研究

GKD-1 RRC是为开展机器人力反馈顺应控制的研究而设计的新型机器人实时控制器。本文介绍了它的主要性能、特点,并对用它在PUMA 562机械手上完成的几个典型的力/位置混合控制实验及其控制策略、实验结果进行了说明。实验表明,以GKD-1 RRC为核心的机器人力控制系统,控制周期仅为4.88ms,力控制稳态误差平均小于100g,位置控制精度不低于机械手原有水平,证明GKD-1 RRC控制器性能优越。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

多状态系统故障树质蕴含集的求取算法

本章首先给出多状态系统状态空间的立方体表示方法,然后建立相应的运算规则。在这些规则的基础上,提出多状态系统故障树质蕴含集的求取算法。通过实例分析,说明了这种方法的可行性。     

双基地系统中基于信息融合的关联技术

本文讨论了双基地雷达系统中几种基于信息融合的关联技术,提出在干扰条件下应用多卜勒频率和雷达反射面积等目标属性参数,来提高系统对多目标的关联能力。并以仿真手段证明了该关联技术的有效性。