北斗／罗兰-C组合定位技术

“北斗一号”是我国的卫星导航系统,其有源定位模式使其很难得到广泛应用。为此,提出了一种北斗／罗兰-C组合定位方案以实现无源定位。该方案利用“北斗一号”两颗卫星和地面罗兰-C台站获得的距离差信息实现双曲线相交定位。仿真结果表明,该方案的精度可以满足一般定位要求,具有较强的实用性。     

基于JPDA的单站多目标无源定位

复杂电磁环境下,对多目标的定位成为单站无源定位的重要问题。研究了单站只测角定位体制下,多点源测角后如何利用多个方向圆锥角进行多目标定位的问题,对雷达多目标跟踪的JPDA算法进行了改进,并做了典型场景下的仿真实验,对单站多目标无源定位技术的研究提供了理论和实验支持。     

加肋板结构中弹性波一维局部问题的研究

分析研究了失谐周期多跨加肋板结构中的弹性波一维局部化问题。采用传递矩阵方法给出了系统的传递矩阵 ,并采用 Wolf提出的计算连续型动力系统中 Lyapunov指数的方法 ,给出了局部化因子的计算表达式。作为算例 ,给出了失谐加肋板结构中局部化因子的数值结果 ,并分析了跨长的失谐程度及结构参数对弹性波局部化的影响     

错频叶盘结构振动模态局部化特性分析

利用"错频失谐(Mistuning)"是进行颤振抑制的有效手段,但是否会导致较大叶盘结构振动局部化是需要进一步研究的问题.本文以典型压气机叶盘结构为例,通过引入实际的两种错频失谐方案,分析研究了谐调和"错频失谐"情况下叶盘结构振动模态特性和模态局部化性质.研究表明,"错频失谐"会引起显著的振动局部化,因此实际叶盘失谐设计中需要综合考虑颤振抑制和失谐振动局部化两方面.      

超临界机组末级叶片典型截面的叶型设计

针对超临界机组末级长叶片的设计特点,采用遗传算法和人工神经网络,提出对长叶片典型截面叶型进行分区优化设计思想,并对原型与改型进行了多工况点的数值计算,结果表明,将叶型吸力侧后半段由直线型改为内凹型,能够显著降低超声速叶型在超声速工况范围内的叶型损失。对叶型前缘以及压力侧的局部优化设计能够改善超声速叶型在临界马赫数工况下的气动性能。优化设计最大程度地减小了样本空间,提高了优化效率。     

基于改进Sobel算子的边缘检测车牌定位方法

车牌定位是自动识别的关键步骤,而在整个车牌定位过程中,边缘检测是其中的一项重要环节和关键技术。文中在分析了目前常用的边缘检测方法后,给出了一种基于Sobel算子的改进边缘检测方法。实验结果证明具有较好的检测效果。     

面向月球科研站任务的地月准实时遥操作模拟验证系统设计与关键技术研究

针对月球科研站任务地月遥操作需求和特点,设计地月准实时遥操作模拟验证系统,对其中的关键技术海量多尺度遥感数据环境感知、空地协同高精度定位、基于混合现实的预测仿真等进行了研究。提出了基于海量多尺度遥感数据的联合处理方法,环境感知数据融合可处理米级至厘米级环境感知结果;设计基于空地多运动平台协同定位的原型软件,空地协同地标约束下,定位精度不低于轨道器影像1个像素;开发了带有力觉反馈的预测仿真验证平台,在2~3 s变时延约束下可在仿真环境下协同演示遥操作过程,真实还原从端的遥操作作业场景,提高遥操作的执行效率和安全性。为地面人员的方案设计、操作手训练、故障处置等提供实时支持,为我国未来实施月球科研站任务筑牢基础。     

刚度随机失谐叶盘结构概率模态特性分析

基于典型叶盘结构的集中参数模型和Monte Carlo数值计算,分析了刚度随机失谐叶盘结构的概率固有特性.给出了叶盘结构的扇区两自由度集中参数模型,计算并说明了其基本频率结构特性,根据叶盘结构模态振动物理背景,提出了一个定量表征模态振型局部化程度的指标一模态局部化因子,分别计算了不同随机刚度失谐叶盘结构固有频率和模态振型局部化的统计特性,讨论了失谐因素的影响规律等.研究表明,叶片和耦合刚度的失谐影响的频率区间有着明显的不同,并在其影响频段内模态局部化因子会出现"突变"的现象.      

一种改进的声反卷积相关声源定位方法

基于传声器阵列的声源定位算法的性能优劣决定了气动噪声试验检测中气动噪声源定位成像的准确性。为了提高相关声源定位方法的稳健性和准确性，提出一种改进的声反卷积相关声源定位方法——D-MACS（Developed-Mapping of Acoustic Correlated Sources）方法。该方法的特点是：在传统MACS方法的基础上，将声反卷积模型进行改进，使模型体现出声场空间扫描点声压互谱矩阵与互谱波束形成输出矩阵之间的数学关系，其最终获得的声源定位结果，能够提高MACS方法声源定位辨识的稳健性和准确性。通过仿真信号研究和声学风洞环境中的声源定位试验研究，比较了DAS（Delay And Sum beamformming）、DAMAS-C（Deconvolution Approach for the Mapping of Acoustic Correlated Sources）、MACS和D-MACS这4种方法的声源定位性能，验证了D-MACS方法在声源定位性能上的优势。     

隐马尔可夫模型在对象定位中的应用与实现

以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。以真实的人体脊柱X光照片为实验样本进行的定位实验,结果表明:HMM模型不需要对图像施加较多的限制,就可获得较成功的定位结果,同时引入了可控的最优搜索算法后,定位效果有了进一步的提高。还通过实验分析了可控制的最优搜索的两个控制参数对定位性能的影响,并提出了定位性能具有区间性的结论。