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临近空间高超声速滑跃式轨迹目标跟踪技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对临近空间目标飞行速度快、机动特性强和加速度突变的特性,提出一种地心直角(ECEF)坐标系下基于目标特性分析的修正强跟踪滤波(MSTF)算法。首先,通过对ECEF坐标系下目标量测的无偏转化处理,以有效减小目标高超声速飞行所带来的旋转、平移和线性化误差影响;接着,在对目标特性充分分析的基础上,合理构建强跟踪滤波(STF)模型,通过对模型参数的自适应调节,以有效实现临近空间高超声速滑跃式轨迹目标的精确跟踪;最后,结合统计学原理对目标加速度的突变进行合理检测和补偿,以进一步修正强跟踪滤波模型的跟踪精度。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。 相似文献
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空中威胁尤其是各种平台发射的反舰导弹日益成为编队主要的威胁因素。防空作战中,利用舰载预警直升机前出探测以提供早期预警信息是提升驱护舰编队防空作战能力的主要措施。目标威胁评估是预警直升机预警探测的重要环节。根据当前空中作战平台性能发展变化,选取多个威胁指标,采用改进的TOPSIS建立评估模型,并用实例仿真验证其可行性,为编队辅助决策提供依据。 相似文献
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基于我国高新技术产业的现状、存在问题以及加入WTO后对它的影响 ,提出我国采取应对措施的建议。 相似文献
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高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。 相似文献
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基于深度混合模型评分推荐 总被引:2,自引:0,他引:2
从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。 相似文献
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