一种地磁匹配制导适配性特征参数选取方法

为了评价地磁场特征参数对适配性的影响程度,达到选取重要特征参数目的,提出了一种基于粗糙集理论的地磁匹配制导适配性特征参数选取方法.通过分析粗糙集理论的基本原理,确定了特征参数选取的试验步骤;选取了适配性评价中具有代表性的6种特征参数作为条件属性集,在选定的28块区域基于积相关算法(PROD)进行了匹配仿真试验,选取匹配概率作为决策属性集,针对粗糙集理论只使用于离散数据的特点,分别对条件属性集和决策属性集进行了离散化处理;然后根据确定的试验步骤,对选定区域进行了特征参数选取试验,得到了约简特征参数集合,通过数据分析发现:提出的特征参数选取方法在不需要任何先验信息的情况下提取了约简特征参数集合,有效地排除了冗余信息的干扰,达到了选取重要特征参数的目的.     

大直径火箭半硬壳结构框—桁匹配性设计

轻量化设计是运载火箭箭体结构设计的重要内容。采用理论推导的方法证明了在金属半硬壳箭体结构设计中,传统设计理论过于保守。提出一种基于有限元方法的半硬壳结构框一桁匹配性设计方法,并用该方法指导了一种大直径箭体结构设计,试验结果证明了该方法正确可行,极大减轻了结构重量。     

着舰过程中风切变对PIO的影响

研究了舰尾风场作用下的舰载机着舰安全性问题。建立了风切变影响下的舰载机模型,研究了风切变在舰载机着舰过程中对驾驶员诱发振荡（Pilot Induced Oscillation, PIO）的影响,研究了重新构型的舵机速率限制器在舰尾风场环境中对PIO的抑制作用。仿真结果表明,舰载机在着舰下滑过程中风切变对PIO的影响有限,但会使舰载机突然出现短暂的“点头”现象,导致驾驶员以高增益操纵飞机,造成作动器速率达到饱和,从而诱发PIO。采用带反馈及旁通的舵机速率限制器与速率限制器前置滤波器相配合,对由飞机操纵系统中的非线性特性引发的PIO有较好的抑制效果。     

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

路网匹配定位方法研究

针对车载惯性导航设备由于其惯性器件随时间漂移产生误差导致系统定位精度逐渐变差的问题,提出了一种路网匹配定位方法以提高车载导航系统的综合定位精度,该方法基于视觉测量原理通过双目摄像装置采集道路周边环境特征进行匹配定位,介绍了匹配定位的基本原理和系统实现所需的关键技术,通过实际跑车测试,验证了该方法的合理性和可行性。     

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

逃逸飞行器应急分离动力学仿真

提出了基于MATLAB/Simulink的逃逸飞行器与运载火箭应急分离六自由度仿真方法,建立了其应急分离的数学与动力学模型,并应用MATLAB/Simulink的系统仿真功能,实现了逃逸飞行器在特定初始条件下与运载火箭分离的六自由度仿真。仿真结果表明:基于MATLAB/Simulink的逃逸飞行器与运载火箭应急分离六自由度仿真方法是可行的,通过对逃逸主发动机推力以及逃逸塔结构弹性变形的分析,可以为逃逸飞行器的方案设计提供参考。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。