FY-2C星在天气与环境监测服务中的应用

介绍了风云二号(FY-2)C气象卫星地面应用系统应用服务中心(ASC)的功能.分析了ASC利用C星监测资料生成如热带气旋监测、雾监测、土壤湿度、火情监测、水情监测、积雪监测和海冰监测等部分人机交互产品的原理和处理方法.实际应用结果表明,C星资料在环境与灾害性天气的监测分析、预报和预警等方面发挥了重要作用.     

旅游目的地的整合营销策略探析

随着旅游市场的逐步成熟和竞争的不断加剧，旅游目的地树立正确的营销观念是获得竞争优势、占领市场的关键。旅游业的广泛性和多样性，使得目的地非常适宜进行整合营销。本文运用整合营销理论，分析旅游目的地的整合营销策略，主要分析旅游目的地形象的整合、营销组合策略的整合以及品牌信息传播的整合。     

论知识经济下的知识营销

在知识经济下，知识营销顺应了营销环境、消费者的消费观念的变化以及网络技术的迅猛发展，是企业营销理念和实践创新的必然结果。文章分析和阐述了知识营销产生的原因与机理、知识营销的内涵与特征以及实施知识营销对消费者、企业和社会的影响。     

Prior-guided GAN-based interactive airplane engine damage image augmentation method

Deep learning-based methods have achieved remarkable success in object detection, but this success requires the availability of a large number of training images. Collecting sufficient training images is difficult in detecting damages of airplane engines. Directly augmenting images by rotation, flipping, and random cropping cannot further improve the generalization ability of existing deep models. We propose an interactive augmentation method for airplane engine damage images using a prior-guide...     

图形交互自动编程及对三维曲面的处理

作为一种新型的计算机辅助编程技术，图形交互自动编程正在走进更多的企业。本文介绍了这种编程方法的特点和基本步骤，重点阐述了利用这种办法处理传统编程方法不易解决的三维曲面编程问题。     

多目标系统最优控制方法研究

用多个性能指标评价系统更有实际意义,但在现有的研究中,针对此类问题所采取的方法通常是线性加权,权值是人为选取以达到“最优”,这就使得“最优”控制成为主观最优而非数值实际最优.本文针对这一问题,结合决策者先验知识的多少,给出2种新的解决方法:层次分析和Pareto交互式决策.首次采用免疫克隆选择多目标优化算法来设计多指标情况下的LQR控制器.仿真结果表明:该算法在时间复杂度、分布性等方面均优于现在常用的NSGA-Ⅱ,且本文给出的解决方法更适合于复杂情况下的最优控制器设计.     

临近空间高超声速助推-滑翔式轨迹目标跟踪

针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系（Longitude-Latitude-Altitude, LLA）下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向上高机动频率运动的不同,将目标量测分别投影到经纬平面和高度方向上,并通过分段跟踪处理,以减小耦合误差对目标跟踪精度的影响;接着,在对目标高超声速特性充分分析的基础上,利用经纬方向上的点迹归并和凝聚处理,以有效解决目标高超声速运动所引起的分裂问题;然后,在对目标高度IMM跟踪的基础上,通过对加速度突变的合理检测和补偿,以进一步实现目标在高度方向上高机动频率运动的可靠跟踪;最后,结合统计学原理,将目标在同一时刻不同跟踪段中的状态估计相关联,以有效实现临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标的精确跟踪。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

轮控航天器的IMM自适应反步变结构容错控制

针对存在飞轮故障、转动惯量不确定性和干扰力矩的轮控航天器姿态机动问题,提出了一种基于交互多模型算法(IMM)的自适应反步变结构容错控制方法。该方法可以有效提高系统控制精度,保证航天器姿态机动误差收敛到系统平衡点的较小邻域;同时有效减小飞轮抖振,降低诊断不确定性对系统的影响。最后在Matlab/Simulink环境下对航天器姿态机动进行了仿真研究,结果表明了提出的控制算法在处理航天器姿态机动问题方面的有效性和可行性。     

多普勒辅助测量IMM-PF机动目标跟踪

针对机动目标跟踪问题,提出了一种辅助多普勒测量的交互多模型粒子滤波算法.该算法利用粒子滤波解决系统观测与目标状态之间的非线性问题,并辅助多普勒测量信息在线估计目标角速率,作为目标转弯模型的参数.采用两个可内部切换的运动模型(常速度/逆时针转弯模型、常速度/顺时针转弯模型)作为交互模型,有效地描述了目标机动并减少了模型个数,进一步提高了算法的效率.对一个以不同角速率多次转弯的机动目标进行跟踪仿真,结果验证了算法的可行性和优越性.     

基于交互式多模型的主被动站跟踪算法

在高斯白噪声下,使用交互式多模型算法融合主动站和被动站量测信息,在各类机动状态模型切换,完成对机动目标的定位跟踪。根据主动站到达目标然后到达被动站的距离和以及目标到达主被动站的方位角和俯仰角信息建立量测模型;在交互式多模型算法的基础上,在常规直线机动模型基础上引入Singer模型,模拟目标机动运动;以几何关系求解得到的目标位置作为目标初始解,相较于其他初始模型,算法具有更好的收敛性。仿真实验表明,在主被动站间距几十千米,目标与主被动站间距几百千米,到达角误差2°左右,到达时间误差20 m左右的情况下,使用交互式多模型算法跟踪目标,收敛误差在百米级别。