基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。     

高超声速飞行器无在线求导backstepping控制方法

针对高超声速飞行器纵向通道跟踪控制问题,提出一种无需对虚拟控制量进行在线求导的新型backstepping控制方法.首先将飞行器动力学模型划分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后采用backstepping方法设计航迹倾角子系统控制器,利用高阶微分器技术直接设计虚拟控制量一阶导数的控制律,这样即避免了现有backstep...     

结冰模拟软件AERO-ICE中的关键数值方法

自然积冰对于航空飞行安全造成重大隐患,飞机在穿越富含过冷水汽的云层时冰形将按一定的物理规律积聚生长。介绍了一款三维结冰数值模拟软件AERO-ICE,该软件由网格自动生成、空气流场RANS计算、水滴场欧拉方法计算、结冰热力学分析四个模块组成。在空气流场计算方面,采用SPF k-v²-ω湍流模型,该模型引入湍流非平衡特性修正,预测的带冰翼型最大升力系数和失速攻角相对SA和SST模型有显著的提高。水滴场欧拉方程由于源项较大,迭代求解时容易发散,AERO-ICE软件采用流场光顺、二阶MUSCL空间离散以及LU-SGS隐式时间推进方法改善了数值稳定性。在结冰热力学分析模块,AERO-ICE软件同时具有Messinger与Myers模型,并将Messinger模型预估的壁面温度作为Myers模型的边界条件,从而解决了Myers模型温度设置的经验性问题。AERO-ICE软件支持多块网格、多重网格加速技术与大规模并行计算,其冰形计算结果得到了初步的验证。     

用户星中继终端天线螺旋扫描算法

提出一种恒线速度螺旋扫描捕获算法,推导出了天线X轴、Y轴转动角计算公式,保证了在天线指向存在误差情况下,用户星中继终端天线仍能准确转入自动跟踪.叙述了扫描参数选择,算法可以实现目标角度全覆盖扫描,天线转速稳定,对卫星姿态影响较小,有利于用户星天线迅速捕获跟踪中继星.     

改进跟踪微分器设计

通过非线性和线性连续函数的恰当组合,使构造的奇次指数幂且连续的跟踪微分器函数的系统状态,无论在远离还是接近平衡点位置都能快速收敛。设计的跟踪微分器满足全局渐进稳定,仅收敛于一个平衡点。此外,由于未使用切换函数,也不存在抖振现象。计算机仿真表明,改进跟踪微分器跟踪效果优于经典的非线性跟踪微分器,且跟踪给定系统的状态变量与真实状态变量的响应高度吻合。     

美国深空网的无线电跟踪测量新技术

本文介绍了美国航空航天局所属深空网(DSN)在无线电跟踪测量方面已采用的新技术的应用情况,探讨了这些技术对于我国发展深空导航技术的实际意义。     

跟踪微分器在GLONASS定位数据处理中的应用研究

本文介绍了GLONASS定位系统,给出了跟踪微分器的滤波特性。将跟踪微分器用于GLONASS定位数据处理。进行了误差分析及仿真研究。结果表明,这种方法可显著提高GLONASS定位精度,减小定位误差,具有一定的优越性。