复合振动翼型跨声速非定常流计算

在文献[1]、[2]的基础上,本文把绕翼弦中点作旋转振动的翼型跨声速流计算推广到翼型作水平、垂直方向的平移振动以及平移与旋转振动的叠加。本方法主要特点是网格与翼型一起运动,对无穷远及翼面边界条件作了精确的处理以及计算网格数很少。本文结果对进一步研究旋翼、叶轮转子等的非定常气动力将有重要的意义。     

合成孔径雷达(SAR)正侧视数据转换成前斜视的速度合成法

通过一般的商用合作渠道较易获得正侧视 SAR的原始数据。相对而言 ,其他照射模式 ,如前斜视、聚束模式等的实飞数据却很难得到。提出一种新的思路 ,采用一种速度合成法 ,完成正侧视的原始数据到前斜视模式的近似转换。仿真实验证明了这种方法的可行性     

高亚声速二维风洞收缩段的设计

本文提供了一个仿射变换式,它将亚声速位势方程精确变换成Laplace方程。应用这个理论,本文给出了一个设计二维高亚声速风洞收缩段的精确方法。在马赫数为0.9时,求得的收缩段形状曲线与由计算机提供的位势方程数值解相比较,二者极为符合。此外本方法计算简单,精度高,并具有广阔的应用范围。     

多飞航导弹目标协同跟踪技术研究

针对多飞航导弹对目标协同跟踪精度较低的问题,提出了一种基于弹载雷达组网和GPS/INS组合导航的无偏不敏自适应融合跟踪算法。首先,通过领弹和攻击弹的优化布站,以有效提高多飞航导弹对目标的定位跟踪精度和突防能力;在时空协同的基础上,利用无偏不敏转换对各飞航导弹的目标量测进行预处理,以减小因旋转、平移和线性化误差所带来的影响;最后,结合统计双门限判决机制,利用自适应融合跟踪算法来有效实现多飞航导弹目标协同跟踪精度的提高。仿真结果表明,与现有的弹载雷达跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测

提出了一种动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测方法。首先采用Shi-Tomasi角点检测法提取图像的强角点,再用金字塔LK光流法计算下一时刻这些特征点的对应位置,得到匹配的多组特征点对。利用这些特征点对建立仿射变换模型并计算仿射参数,对图像做仿射变换消除背景运动带来的误差,最后用帧间差分法处理得到前景目标。实验结果表明,本方法能够以较好的实时性、稳定地检测和提取动背景下的运动目标。     

单站观测卫星初轨计算中的初值方法

研究了用单个观测站粗略确定低轨卫星轨道的问题, 建立了在时间轴上拓展的测量方程组, 并着重讨论了其中的初值问题; 给出了两种基于线性变换的初值方法, 并对其性能做了比较。实验结果证明： 这些方法能给出一个确定的、实用的初值, 大大减少了初轨计算的计算量, 并使得算法收敛更加有保障, 在工程实用方面比传统的猜测方法具有较大优势。     

论企业债务重组

债务重组是企业减轻或免除债务的一种主要方式。债务重组理论作为企业经营理论的一部分,在国际上已较为成熟。我国《企业会计准则－－债务重组》对我国的债务重组理论作了法规上的约定,但是广义上的债务重组与《企业会计准则－－债务重组》以及债转股仍有很多差别。笔者对此作一探讨,并对债转股作重点论述。     

GPS L5信号捕获方法的研究

L5信号是全球导航定位系统(GPS)新增的一种民用导航信号,它具有码速率更高、码长更长的特点。在星载高动态环境下,采用传统方法捕获L5信号捕获时间过长,因此文章提出了一种匹配滤波结合快速傅立叶变换(FFT)的捕获方法,该方法能够同时搜索码相位与载波多普勒频率,从而加快了捕获速度。理论分析和仿真结果表明,这种捕获方法适用于码长较长、多普勒频移较大的环境,通过对各种码长分段方式的分析比较,文章选出一种最合适的分段参数,能够满足L5信号的捕获要求,最后采用FPGA对该方法进行了硬件设计,验证其硬件可实现性。     

基于定点旋转的遥操作前端视觉自标定

为解决遥操作过程中当前端视觉内参数改变时的标定问题,特别是在一些危险的或是人无法到达的环境下,在前端放置标定物用传统的方法进行标定是不可能的,因此采用了一种基于定点旋转的自标定技术来进行标定.对基于定点旋转的自标定方法进行了理论推导,得到了标定步骤.在试验过程中,摄像机固定在一种旋转装置上进行拍摄,采用SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)算法对拍摄的图像进行特征点检测和匹配,采用牛顿算法进行计算.为和传统的标定方法进行比较,对自制的平面模板进行拍摄,利用Harris算子对平面模板图像进行角点检测,用传统的标定方法重新对摄像机进行标定.结果表明两种方法得到的答案相近,用传统标定方法标定结果是接近摄像机真实参数值的,说明这种新的标定方法是一种有效的标定方法.      

基于简化Unscented变换的FMSRUKF算法及其目标跟踪性能分析

研究Unscented变换的基本原理及Unscented Kalman Filter(UKF)算法。为了降低跟踪系统计算复杂性,在Unscented变换中引入单位矩阵,以简单的数值计算取代复杂的矩阵分解求解矩阵平方根的过程,把UKF改进为FM- SRUKF。对三维坐标系下的变加速运动目标进行跟踪仿真。结果表明FMSRUKF具有更好的精度和鲁棒性。