基于OWRR-PF的机载图像中导弹跟踪方法

针对利用图像信息实现飞行器的导弹预警跟踪中导弹运动2D建模、运动模型非线性和目标干扰非高斯等问题,研究了比例导引下导弹在三维空间中的运动在成像面上的运动模式,建立了比例制导导弹的2D投影运动状态模型.由于模型中速度和加速度等主要物理量的非线性,并考虑导弹运动过程中受到的风向、风力、气旋和气流等随机干扰的非高斯性,采用粒子滤波方法实现导弹跟踪;并针对粒子滤波在跟踪过程中存在的粒子退化问题,提出有序权值残差重采样粒子滤波(OWRR-PF,Ordered Weight Residual Resampling Particle Filter)方法,该方法缓解了粒子退化问题,提高了跟踪的准确度.利用所建立的导弹运动模型进行连续视频试验,与标准粒子滤波相比跟踪精度提高了70%左右,与残差重采样粒子滤波方法相比跟踪精度提高了15%左右.     

N2O单组元微推力器性能分析及试验

N₂O单组元微推进是当前微推进领域的一个热点问题.在N₂O催化分解热力计算的基础上开展了对N₂O单组元微推力器比冲性能影响因素的分析,分析结果表明微推力器比冲与N₂O分解效率及喷管扩张比有密切关系.所开展的亚牛级N₂O单元微推力器催化分解试验结果表明所设计N₂O单元推力器能在250℃初温条件下启动,初步验证了N₂O单元微推力器的可行性;也揭示了推力室结构及床载大小对亚牛级N₂O单元微推力器性能的影响,为进一步的结构及试验设计提供了参考.     

双模式离子液体推进剂的分解特性与热试车实验研究

硝酸羟胺(HAN)/1-乙基-3-甲基咪唑硫酸乙酯([Emim][EtSO4])混合离子液体推进剂具有绿色无毒、高性能、易电离的特点,既可以应用于化学推进模式,又可以应用于电推进模式,是肼类推进剂的一种理想的替代品.利用热重分析-差示扫描量热法(TGA-DSC)研究了 HAN/[Emim][EtSO4]离子液体推进剂的...     

基于双变换核范数最小化的张量补全（英文）

非凸方法在低秩张张量补全中发挥着重要的作用,相比于凸方法,非凸方法是对张量秩的更紧估计。但是这类方法因为需要计算大张量的奇异值而非常耗时。本文提出了一种双变换核范数（Double transformed tubal neclear norm,DTTNN）作为秩范数的非凸松弛用于求解低秩张量补全（Low rank tensor completion,LRTC）问题。DTTNN将对大张量的非凸惩罚等价地转化为对两个小张量的凸惩罚。因此,DTTNN可以有效节省非凸方法的求解时间。彩色图像修复和视频修复的实验结果验证了DTTNN方法的有效性。     

POD和DMD方法分析不同间隙压气机旋转不稳定性特性

对一台单级低速轴流压气机旋转不稳定性(RI)进行分析。在前期的旋转不稳定性特性、流场成因和不同间隙影响的研究基础上,进一步基于全通道数值模拟,采用两种流场降阶方法分析不同叶顶间隙条件下旋转不稳定性各阶模态对应的流场成分、模态能量占比和稳定性等特性。计算结果表明,前几阶模态能量占比大,对流场起主要贡献,并且稳定性相对较强。随着间隙的减小,旋转不稳定性的能量占比和稳定性下降,各阶的叶片转动成为流场的主要成分。      

基于迭代QR分解的DOA估计技术

提出了一种基于迭代QR分解的信源到达角(DOA)估计技术.DOA估计的子空间方法主要是通过估计信号协方差矩阵的信号子空间或者噪声子空间来求出信号的DOA参数.估计这些子空间通常需要大量的计算,采用ASIC实现时其成本会非常昂贵.本文采用迭代QR分解方法进行子空间分解,可以利用较少量的计算资源完成处理任务.仿真实验结果达到0.23毫弧度,说明该算法比较可靠有效.     

利用幅值信息的超视距雷达多路径概率数据互联算法

天波超视距雷达是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。多路径概率数据互联(MPDA)滤波器将坐标配准与概率数据互联相结合,解决了超视距目标跟踪中的多路径传播问题,但在杂波环境下滤波跟踪精度不高。文中提出了一种基于信号幅值特征信息的MPDA算法(A-MPDA),当跟踪单一的、存在4种可能非线性量测的非机动目标时,仿真结果表明所提出的算法比标准MPDA有更好的跟踪精度。     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

并联机器人运动性能的研究现状及发展趋势

随着并联机器人技术的发展,其运动性能的提升成为了发展需求,指出了研究工作空间和奇异位形的必要性。以研究方法为主线,详细阐述了工作空间和奇异位形的国内外研究现状及特点,进一步提炼出个体的创新思想和面临的共同难题。通过深入分析研究方法的原理,找到了解决共同难题的突破口,同时剖析了研究中的尚存难题。结合未来的发展趋势,从结构综合和理论创新两个方面进行突破,能够为并联机器人的发展提供强劲动力。得出的结论和展望给从事这一领域的研究者们提供了参考。