基于信息管理与融合技术在目标类型识别上的研究

在系统模型的基础上结合实战提出影响目标飞机类型识别的证据,并按照影响程度进行优先权排序;结合数据库,提出证据概率计算的数学表达式;采用深度优先搜索的融合模式,按照D-S证据理论进行融合计算;在传感器管理模块的作用下,对融合结果进行反馈控制;结合实例,对系统进行仿真验证,证明其可靠有效。     

多传感器目标识别的优化融合

对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。经实验仿真证明,该融合方案是有效的。     

Virtual Reality-based Teleoperation with Robustness Against Modeling Errors

This article investigates virtual reality (VR)-based teleoperation with robustness against modeling errors. VR technology is an effective way to overcome the large time delay during space robot teleoperation. However, it depends highly on the accuracy of model. Model errors between the virtual and real environment exist inevitably. The existing way to deal with the problem is by means of either model matching or robot compliance control. As distinct from the existing methods, this article tries to combine model matching and robot compliance control. On one hand, the status of the virtual robot is corrected by using the position sensor data from robot joints before and during teleoperation, and the pose of the virtually manipulated object is obtained with visual recognition technology. On the other hand, compliance control algorithms of impedance control based on joint torque sensors and hybrid position/force control based on a wrist sensor have been executed in order to eliminate the small sustaining model errors. A VR-based teleoperation system of satellite on-orbit self-serving is built up. In order to verify the proposed method, an experiment deploying the solar panel troubled by malfunction is carried out through teleoperation. It shows that the large model errors are removed with the model matching method and the adopted compliance control is robust against the remaining small model errors.     

一种基于先验知识的3D位姿参数识别方法

计算机视觉中用单幅照片来识别三维物体的六个自由度是非常困难的，但是，在知道一些先验知识的情况下，可以对物体的六个自由度进行识别。本文提出一种基于先验知识的三维位举参数识别的方法，使用物体上不共线的三个特征点及目标点来确定物体的位置和姿态，给出了六个参数的解析表达式，在实时处理中可以得到好的效果。     

基于改进BP网络的手写体汉字识别技术

研究了手写体汉字识别技术，采用改进BP算法进行网络训练，提高了算法的收敛速度。同时，利用神经网络完成了汉字识别系统的实现。实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题，提高了识别效率。     

液体冲压发动机数字电子控制系统换

为某型号整体式液体冲压发动机设计了数字电子-液压机械控制系统,介绍了该系统的控制方案、工作原理和工作方式.数字电子-液压机械控制系统和冲压发动机与弹体数字仿真器等组成液体冲压发动机、弹体/发动机控制系统半实物仿真系统,对数字电子-液压机械控制系统的功能及工作协调性进行了检验.半实物仿真试验结果证明,该系统满足设计要求.     

基于图像奇异值描述的雷达目标识别方法

利用目标对常规雷达发射波形的调制效应，先对录取的回波数据进行预处理，把一维回波序列投影成二维灰度图像，然后提取这种图像的反映飞机目标不同机型(大、小)和不同架次的奇异值作为特征矢量，采用BP神经网络对目标进行分类识别试验，结果表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新方法。     

基于矩阵逆特征值法的结构动力学设计

结构刚度矩阵和质量矩阵是关于设计参数的函数,而且事实上一般是非线性函数.结构动力学设计通常要求结构具有指定的动力特性,结构动力学设计问题可以归纳为一类含设计参数的广义逆特征值问题.首先给出了结构动力学设计问题的数学描述以及相应的求解准则和方法,然后,利用矩阵逆特征值问题的特点,将原来对整体矩阵的计算转化为对特定的局部矩阵的计算,整体矩阵与局部矩阵之间的数学和物理性质有明确的对应关系,既大大降低了计算量,又能保证计算精度.算例证明了本文方法良好的性能.     

雷达PRI调制样式识别新方法

针对雷达PRI调制样式识别难题,在分析雷达PRI类型的基础上,提出了能够有效描述雷达PRI调制特征的五种分类特征参数,分析了对存在丢失和虚假脉冲的处理方法,并据此提出了PRI调制样式的识别算法与实现流程,实现了五种典型PRI调制样式的有效识别。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法在PRI测量精度较低和丢失虚假脉冲比例较高的情况下具有稳健的识别性能。     

基于平衡核函数聚类的飞行航迹数据分析方法

目前,使用数据挖掘的方法对目标的飞行航迹进行分析来确定航迹类别具有许多应用价值。飞行航迹数据具有维数高、交连多、可分类性能差等特点,要做到尽可能精确的聚类和分类十分困难。文章立足提高飞行航迹数据聚类分析的准确性,在航迹特征数据的预处理阶段,提出了一种平衡核函数的K-均值聚类方法,可以解决高维特征数据带来的奇异性,还能提高交叠样本的聚类性能;设计了一种模糊支持向量机的算法框架实现航迹的分类。通过实际飞行航迹数据集测试了设计框架下航迹聚类和分类识别的有效性,在实际工程上具有广泛的应用前景。