A New Probabilistic Transformation in Generalized Power Space

The mapping from the belief to the probability domain is a controversial issue, whose original purpose is to make (hard) decision, but for contrariwise to erroneous widespread idea/claim, this is not the only interest for using such mappings nowadays. Actually the probabilistic transformations of belief mass assignments are very useful in modern multitarget multisensor tracking systems where one deals with soft decisions, especially when precise belief structures are not always available due to the existence of uncertainty in human being's subjective judgments. Therefore, a new probabilistic transformation of interval-valued belief structure is put forward in the generalized power space, in order to build a subjective probability measure from any basic belief assignment defined on any model of the frame of discernment. Several examples are given to show how the new transformation works and we compare it to the main existing transformations proposed in the literature so far. Results are provided to illustrate the rationality and efficiency of this new proposed method making the decision problem simpler.     

Physical Body Impact After High Altitude Bail-out

In most of the emergency circumstances,the aircrew leaves the aircraft under unsatisfied conditions,such as too high relative velocity to the ambient air or low partial oxygen pressure.The aircrew must pass through this area as quickly as possible before opening the parachute safely,viz.,free-fall.Numerical simulations are conducted in this paper to explore the major characteris-tics of the aircrew free-fall process by using a commercial computational fluid dynamic(CFD) software,FLUENT.Coupled with the classical pressure-altitude and temperature-altitude relations,Navier-Stokes(N-S) equations for compressible flow are solved by using finite volume method.The body velocity and the attitude are predicted with six-degree of freedom(6DOF) module.The evolution of velocities,including horizontal,vertical components and angular velocity,is obtained.It is also analyzed further according to the particle kinetic theories.It is validated that the theories can predict the process qualitatively well with a modi-fied drag effect,which mainly stems from the velocity pressure.An empirical modification factor is proposed according to the fitting results.     

基于GPRS的远程控制技术开发

分析了采用GPRS进行数据传输的特点和优势,研究了基于GPRS的远程控制技术,并在一个自制的小车上通过了试验.通过试验验证了采用GPRS技术进行远程控制较采用短消息的方法具有实时性高、稳定性好、经济性好的优势.最后,对采用通用通信技术的远程控制技术在军事上的应用进行了展望.     

小波分析在旋转加速度计寻北仪信号处理中的应用

为有效地消除噪声对旋转加速度计寻北仪信号的影响,提高寻北精度,在平稳小波多尺度分析原理的基础上,将平稳小波应用到旋转加速度计信号处理中,并与传统小波多尺度分析进行了对比.经过理论分析和实验验证,平稳小波和传统小波都能在一定程度上抑制噪声对信号的影响,但平稳小波的性能优于传统小波.     

卫星战术数据链的应用及发展

文章在强调卫星数据链独特作用的基础上,解析了系统的信息要素、一般工作模式;讨论了几个设计问题;探讨了其在远程精确打击的战例应用及一体化数据链体系;并提出了发展建议。     

神经网络在R＆D项目中止决策中的应用

在比较研究国内外Ｒ＆Ｄ项目中止决策理论方法在基础上，论述了对正在进行的Ｒ＆Ｄ项目进行正确的中止决策模式识别的重要意义。探讨了神经网络（ＮＮ）理论用于Ｒ＆Ｄ项目中止决策的可行性，提出了适用于正在进行的Ｒ＆Ｄ项目的中止决策分析的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模式识别方法，并用实例验证了方法的有效性。方法的实施较为方便、计算较为简单，结果也令人满意。表明Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模式识别方法在Ｒ＆Ｄ项目中止决策     

基于神经网络补偿的室内无人机组合导航系统

针对无人飞行器在环境特征突变情况下数据融合的可靠性大幅下降问题，提出了神经网络预测补偿的组合导航算法。首先利用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波对激光、光流等传感器得到的数据进行融合，然后采用径向基函数（RBF）神经网络对粒子滤波前后的误差进行预测。当激光数据可靠时，RBF神经网络进行训练学习模式，当激光数据中断或者不可靠时，利用训练后的模型对系统进行误差补偿。利用无人飞行器在室内环境下进行定点和轨迹实验，结果表明补偿后的位置导航信息能够明显降低激光数据不可靠时带来的定位误差。     

印刷锡膏工艺参数的优化

印刷锡膏是表面组装生产中的第一道工序,也是最关键的工序,在表面组装生产中60％～70％的焊接缺陷与锡膏的印刷有关。本文将讨论与锡膏印刷有关的问题,包括锡膏参数和印刷机(特别是与刮刀有关的)参数,并对这些参数进行优化,以达到最好的锡膏涂布效果。     

城郊低密度住宅建筑探讨

本文以作者的实践经验为基础，对低密度住宅的规划及设计要点进行探讨。     

基于单片机实现的多路定时控制器的设计

为了减少种类繁多的家用电器或办公电子设备的控制装置的数量，便于集中控制，方便使用人员的操作，这就需要一种功能更全的控制器。以AT89C52为核心，利用键盘／显示专用接口芯片8279实现的多路定时控制器，可以对多路家用电器或办公电子设备进行定时开关控制，实现一个控制器可以控制多路用电设备，同时还具有时钟校准、时间显示和用电设备编号显示等功能，为以后实现网络控制的数字家庭提供一些基础。