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.     

基于积分分离+死区PID的逆变电路控制系统研究

为了提高逆变电路模块控制性能,在传统PID控制方法基础上提出了一种基于积分分离+死区PID控制的逆变电路控制方法,可有效解决传统PID控制引起的控制量超过被控对象而造成系统振荡的问题。积分分离+死区PID控制算法是在积分分离PID控制算法内引入死区PID控制算法,综合了两种控制算法的优点,既可延长控制系统使用寿命又可对系统偏差进行限制。最后通过MATLAB/Simulink建立具有逆变电路模块的高频电源仿真模型,将所提PID控制方法应用于其中,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

星载相控阵GNSS-R测高系统设计与实验

星载GNSS-R测高系统采用多波束相控阵天线和干涉互相关处理方式,接收北斗导航卫星和GPS导航卫星发射的L波段导航直射信号与海面反射信号,进行海面高度探测。详细介绍GNSS-R测高系统设计与实现、集成和外场试验等,外场试验不仅验证了相控阵GNSS-R测高系统功能,更重要的是验证了核心软件算法的正确性。GNSS-R测高系统适用于中尺度海洋现象的观测,可在时间和空间尺度上扩展雷达高度计的观测能力,并与之相互补充,有利于对复杂海面的中尺度结构进行较高时间分辨率的观测。GNSS-R测高仪为星载高精度海面高度探测提供了新型载荷。     

W波段FMCW体制ISAR系统成像及试验验证

毫米波雷达具有高分辨率、小型化、轻型化等特点,是现代雷达应用的一个重要发展方向。随着W波段元器件的突破,W波段逆合成孔径雷达(ISAR)系统的研究引起了世界发达国家的重视。W波段ISAR图像分辨率高,目标散射细节更丰富,可提高目标分类、识别精度,在军民领域均有很大的应用价值。介绍了一种W波段调频连续波(FMCW)体制ISAR系统,探讨了该体制ISAR系统性能并介绍了W波段FMCW ISAR成像处理算法。该系统发射信号中心频率为94 GHz,带宽为5 GHz。利用该系统开展了ISAR转台试验,并利用RD算法得到了ISAR系统初步成像结果。     

无线射频识别(RFID)技术标准化工作介绍

阐述了无限射频识别技术的基本概念、国内外相应的标准化组织及标准化动态、ISO/IEC的标准体系和相关标准的主要内容,反映了无限射频识别技术的发展趋势.     

边车边铣

什么是车铣 车铣已有几十年的历史,它与车拉和螺纹铣削相关.车铣不使用固定的单刃刀具,而是使用旋转铣刀来加工旋转工件.     

基于矩阵广义特征逆问题实现的具有数字签名功能的Hill密码体制

在研究矩阵广义特征逆问题的基础上,对Hill密码体制实施改进,实现了一种具有数字签名功能的Hill密码体制方案,并给出了该方案的详细实现过程.改进后的Hill密码体制具有数字签名功能,能够达到一次一密的效果.     

未来航空空气动力学发展(下)

三、可重复使用的高超声速空天飞行器 可重复使用的高超声速空天飞行器集飞机、运载器和航天器的众多功能于一身,能在大气层内高速飞行,也能进入外层空间在轨运行.这种飞行器的飞行马赫数可以超过20,能快速反应,做到全球"即时到达",既可以作为高速运输工具,又可担负空间武器发射平台和实施侦察预警及对敌攻击的任务,是21世纪进入空间、控制空间和争夺制天权的关键武器装备.     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。