人眼启发的图像非均匀映射变换模型构造算法

人眼的视觉信息采集是非均匀的。这种特征和注意力机制确保了人类视觉系统在信息处理方面的优先性。首先介绍了对数极坐标映射，然后基于人类视觉系统的构造，提出了非均匀映射模型的构造规则。基于此规则，以线性模型为例进行了应用性研究。扩展了非均匀映射模型的范围，促进了空间变分辨率视觉理论的进一步发展。     

连续波雷达目标回波信号参数估计的克拉美-罗界

现代雷达、导航和通信系统几乎无一例外地采用了先进的信号处理技术 [1～ 3 ] 。目前 ,最大似然估计 (ML E)方法是获得雷达目标回波信号参数估计的常用方法。它给出信号参数的无偏渐近有效估计。克拉美 -罗 (CR)界是由样本数据的联合概率密度函数导出的无偏估计量的性能界 ,它可以作为所有参数估计方法的比较标准。任何雷达关于信号参数的测量精度都不可能优于 CR界。文中给出了雷达目标回波信号参数的 CR界的详细而严格的推导过程 ,得出的 CR界公式非常简洁 ,易于计算。实验结果证明了该理论公式正确     

轨道机动过程中推力加速度的实时最小方差估计

飞行器轨道机动过程中，为跟踪、定位机动目标和干预机动控制过程，需要统计处理离散的雷达观测量实时估计推进发动机的推力，进而确定飞行器的瞬时轨道参数。本文所述算法是该工程问题的探讨和解决方案。文章建立了轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，推进发动机的质量秒耗量作为表征推力加速度的一个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散的雷达测量数据进行顺序统计处理给出秒耗量的最小方差估计；文章详细地推导了线性化量模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地估计推进发动机的质量秒耗量和向机动目标施加的实际推力。     

电子设备可靠性预计参数综合分析方法研究

如何调整元器件的参数以满足可靠性要求并达到最佳的效费比?传统的方法是绘制故障率随单个预计参数变化的曲线，然后根据变化的趋势分别进行调整，但该方法很难直观地反映出多参数对故障率的综合影响，为了达到优化的目的，设计人员需要根据经验反复地调整各类参数。为此，本文结合电子产品可靠性预计软件，给出了直观分析各参数对电子设备可靠性预计结果综合影响的方法。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

移动质心飞行器的参数辨识和补偿控制

受质量块大小和位移的限制,移动质心不能像空气舵那样产生很大的力矩.因此飞行器的再入攻角对静稳定度很敏感,尤其在小静稳定度下,静稳定度稍有改变,配平攻角将发生很大变化.飞行器再入过程中的烧蚀、侵蚀以及边界层转捩所造成的小不对称量所产生的不对称力矩与质心移动后产生的控制力矩相比,不是小量.以所建立的移动质心控制飞行器的数学模型为基础,辨识飞行器静稳定度和小不对称量,对小不对称量造成的气动力矩用前馈一反馈复合控制加以补偿.仿真分析表明,移动质心控制对高速再入的飞行器具有良好的末修能力,能有效提高再入段的控制精度.     

利用航天器分舱段振动试验数据获取整器响应的方法

未来大型组合体航天器振动试验可能难以在现有设备上进行,需要进行分舱考核。文章针对此问题开展了利用分舱段振动试验获取整器响应的方法研究。提出的方法为:根据不同界面下模态的映射关系,利用单舱段的振动试验数据辨识出舱段的两端固支模态;采用模态综合技术计算出整器组合体模态参数,拟合出结构的加速度响应传递函数;结合整器的加速度试验条件可以给出整器的试验响应曲线。仿真验证结果表明该方法合理可行,具有工程应用价值。     

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。     

Mining Spatial Associations with Limited Sensory Information

Abstract

Human navigation in an unknown environment requires an understanding of the spatial relationships of the terrain. For example, a soldier who is on a reconnaissance mission in a new city needs to “know” the spatial layout of the surroundings with high confidence. Oftentimes, this understanding must be acquired within a very short amount of time and with limited sensory inputs. The soldier would benefit from a digital avatar that draws inferences about the spatial layout of the city based on an initial set of observations and guides the soldier either in further exploring the environment or in making decisions based on these inferences. In this paper, we present and evaluate an inductive approach to learning spatial associations using sensory data that is available from the simulation environment of a computer game, Unreal Tournament. We study two kinds of spatial relationships between nodes on a level of a game map: nodes that are placed near each other to satisfy some spatial requirement and nodes that are placed near each other to satisfy the design preferences of a level architect. We show that we can infer both kinds of relationships using an association rule mining algorithm. Furthermore, we show how to use an ontology to distinguish between these relationships in order to discover different types of spatial arrangements on a specific map. We discuss how the inferred associations can be used to control an avatar that makes recommendations for navigating unexplored areas on a map. We conclude with some thoughts on the applicability of our methods to scenarios in the real world, beyond the simulation environment of a game, and on how the learned associations can be represented and queried by a simple question-answer type system.     

复合推进剂侵蚀燃烧特性的κ-ε参数表征

本文从推进剂侵蚀燃烧机理分析出发,综合片型装药发动机中止燃烧试验与相应的燃烧室内流场N-S方程组STMPLE方法数值分析的特点,导出一种由燃面上k~2/ε和p参数表述推行剂侵蚀特性的新方法,并成功地应用于4B丁羟复合药侵蚀特性的研究中.