开放式CAD图形库的建造与管理

针对目前大多数CAD系统中图形库存在的通用性差、开发效率低、可维护性和可移植性差等方面的问题,提出建造和管理开放式CAD图形库的方法。按此法建造的CAD图形库可相对整个CAD系统独立,对各级用户具有良好的透明度,便于进行二次开发,便于维护和扩充,从而提高设计效率。     

坦克炮、反坦克炮简易火控系统自动调炮精度分析

本文分析了坦克炮、反坦克炮简易火控系统自动调炮装置的结构特点及调炮误差变化规律,提出了工程上的校准方法及设计要点。     

玻璃瓶动态图像检测运动模拟平台

动态图像检测中,如何在指定位置快速而准确地捕捉到运动物体的图像是最基本的环节。试验验证图像检测装置的成像特性,成为动态图像检测研究的重要内容之一。以变频器控制电动机为核心,通过变频器内部参数编程和外部简单的辅助控制电路,构建了运动平稳、速度可调、具有自动保护功能的模拟平台。该平台适于动态图像检测中普通运动物体的快速模拟,已成功地用于玻璃瓶动态图像装置中,达到了预期目的。     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

变质心再入飞行器的质心移动方式研究

变质心控制是一种利用质量块的主动移动来改变飞行器质量特性的控制方式,该控制方式对于克服各种高速飞行器执行机构的气动烧蚀问题有着重要的意义.通过建立变质心再入飞行器的线性化方程,研究了质量块在飞行器内部不同方向上移动与可建立配平攻角之间的关系,并通过仿真计算可知再入飞行器再入的不同阶段质量块沿不同方向移动时的控制效率是有所差别的.研究结论对于提高变质心再入飞行器的控制效率有着重要的意义.     

基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法

提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.     

运动潜体湍流尾迹的SAR遥感仿真研究

采用点源法获得密度层化海洋中运动潜体产生的速度场,使用计入海洋内部湍流对海表面毛细重力波作用的SAR遥感全谱模式,利用考虑内波混合的湍流k-ε模式,并且使用Nasmyth海洋普适谱,建立了运动潜体湍流尾迹的SAR遥感仿真模型.利用该仿真模型对Rankine卵形体的湍流尾迹进行了仿真分析,获得令人满意的结果.     

卫星活动部件的干扰辨识与抑制

采用干扰辨识的方法实现带活动部件三轴稳定卫星的高精度姿态控制问题.首先以扫描镜为例进行,分析扫描镜运动对卫星产生的等效干扰力矩;然后根据卫星控制系统的稳态输出数据,采用特征系统实现算法对扫描运动产生的干扰频率进行闭环辨识;最后在所辨识干扰频率的基础上,采用偶极子干扰抑制滤波器消除扫描镜运动干扰对卫星姿态的影响.仿真结果表明,所提出的方法能有效地克服活动部件运动产生的未知干扰对卫星姿态稳定度的影响,提高在轨运行卫星的姿态控制精度.     

结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法?

抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合 SVM 模型。然后,使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用 SVM 模型相比,准确率和召回率分别提高了8．73％和41．71％。     

The effects of model parameter deviations on the variance of a linearly filtered time series

We consider a general linear filtering operation on an autoregressive moving average (ARMA) time series. The variance of the filter output, which is an important quantity in many applications, is not known with certainty because it depends on the true ARMA parameters. We derive an expression for the sensitivity (i.e., the partial derivative) of the output variance with respect to deviations in the model parameters. The results provide insight into the robustness of many common statistical methods that are based on linear filtering and also yield approximate confidence intervals for the output variance. We discuss applications to time series forecasting, statistical process control, and automatic feedback control of industrial processes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010