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。     

精密三点法——在线测量精密机床直线度的新方法

本文提出了一种精密机床直线运动误差以及工件直线度的在线测量的新方法。由于时域两点法的最小采样间隔必须等于两个传感器之间的距离,该距离不能做得太小,精密三点法用三个传感器,选择合适的安装间隔,我们就能得到比以前更小的采样间隔(例如:减小3倍),使曲线更为精确。本文给出了精密三点法的算法和流程图,给出了计算机仿真和超精密车床在线测量的实验结果,表明该方法是可行的和有效的。     

火炮反后座装置气液量检测的新方法

本文提出火炮反后座装置气液量检测的一种新方法,讨论了系统的工作原理、实现途径及保证检测精度的措施,并给出了实验结果。在新方法的基础上业已形成实用的、具有智能化特征的系统装置。     

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。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

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。