具有阶段结构的时滞捕食模型的稳定性与分支

考虑捕食者具有阶段结构的时滞捕食模型。通过分析特征方程，得到了非负平衡点的局部稳定性与Hopf分支存在的充分条件。利用比较原理与迭代方法研究了边界平衡点与正平衡点的全局稳定性。     

轴对称喷管内流场的加权余数有限元计算

本文采用非定常技术,用加权余数有限元方法给出喷管内流场的数值计算方法,对收敛一扩散喷管的实例计算表明:本文计算的壁面和中心线M数分布曲线与实验结果是一致的。     

依概率P修如新的贮存可靠性模型及其参数估计

对于一类长期贮存，一次使用的产品，通常保持其高可靠性的办法是对其周期检修。基于指数分布给出一个依概率P维修如新、周期检测期间贮存失效率增大的贮存可靠性模型，用最小二乘法对模型参数进行了估计。最后，给出一个应用实例演示了模型的有效性。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

数字滤波器在非定常气动实验数据处理中的应用

过失速非定常气动测力和大迎角动导数等实验数据是动态的，其背景噪声和机械振动对天平测力的干扰很大，有时无法获得有用数据，为此必须对数据进行数字滤波处理。     

飞机稳定尾旋的改出规律研究

研究稳定尾旋的改出方法，即寻求一种操纵规律，可以使飞机从一种稳定状态（稳定尾旋）跳到另一处非失速稳定状态。从系统的全局稳定性观点出发，构造了李雅普诺夫函数，根据输入操纵第一时刻该函数增长速度最大条件，保证尾旋改出过程中飞机振荡状态的频率接近其固有频率，从而救是飞机稳定尾旋的改出规律－－振荡型改了操纵规律。本文静放求解飞机运动的六自由度的方法计算出尾旋改出的时间历程，验证了用简单的三舵面回中难改出稳     

卫星时分多址信号高精度快速时频差联合估计方法

针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑.     

基于SURE准则的参数自适应InSAR相位非局部滤波

干涉相位滤波是干涉合成孔径雷达(InSAR)处理中的关键步骤,然而传统滤波方法难以兼顾噪声抑制和细节保持的效果,故提出了一种改进的非局部滤波器。滤波参数由Stein无偏风险估计(SURE)准则自适应地选择,在有效降低InSAR相位噪声的同时,保留干涉条纹细节和城市建筑的边缘。通过在仿真数据和TanDEM-X实测数据上分别进行实验,并与传统滤波方法对比分析,验证所提出方法的有效性。     

基于一致关联数最大化的航迹关联算法

航迹关联(TTTA)是多传感器数据融合系统的核心模块之一,是系统误差估计和航迹融合的前提和基础。传感器存在的固有系统误差使得目标位置状态估计与真值发生偏离,容易诱发TTTA错误。传统的基于全局最小距离准则的TTTA算法,需要获得较高精度的系统误差估计,来对航迹数据进行误差补偿。针对传感器具有系统误差环境下的TTTA问题,在对TTTA进行间接评估的基础上,定义了一致关联数的概念,提出了一致关联数最大化的TTTA准则,并在稳健交替迭代的框架下完成算法设计。与距离函数不同,一致关联数是一个离散量,放松了对系统误差估计精度的要求。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。     

A strategic flight conflict avoidance approach based on a memetic algorithm

Conflict avoidance （CA） plays a crucial role in guaranteeing the airspace safety. The cur- rent approaches, mostly focusing on a short-term situation which eliminates conflicts via local adjust- ment, cannot provide a global solution. Recently, long-term conflict avoidance approaches, which are proposed to provide solutions via strategically planning traffic flow from a global view, have attracted more attentions. With consideration of the situation in China, there are thousands of flights per day and the air route network is large and complex, which makes the long-term problem to be a large-scale combinatorial optimization problem with complex constraints. To minimize the risk of premature convergence being faced by current approaches and obtain higher quality solutions, in this work, we present an effective strategic framework based on a memetic algorithm （MA）, which can markedly improve search capability via a combination of population-based global search and local improve- ments made by individuals. In addition, a specially designed local search operator and an adaptive local search frequency strategy are proposed to improve the solution quality. Furthermore, a fast genetic algorithm （GA） is presented as the global optimization method. Empirical studies using real traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our approach outper- formed the existing approaches including the GA .based approach and the cooperative coevolution based approach as well as some well-known memetic algorithm based approaches.