英语习得与人为目的语环境的创造

"语言习得"与"语言学习"是外语教学理论研究中的两个重要概念,克拉申认为只有"习得"来的语言才能成为流利的口头表达,而"学习"只能起"监查"作用.在"学习"的条件下,通过营造人为目的语习得环境,以用为本,立足实践,学习者同样可以达到习得外语的目标.     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法,提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO),并求取SO的运动参数,利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性,应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰,从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中,一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明,该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰,降低虚警目标的数量。     

单目视觉三维运动位姿测量方法研究

针对基于点特征的单目视觉位姿测量,研究了一种基于不共面5个编码特征点的单目视觉解算算法,利用大靶面高分辨率相机采集运动物体姿态图像,利用目标物体上编码特征点间的几何约束关系,通过正交迭代解算算法完成目标物体的位姿测量。实验结果表明：位移测量不确定度优于0.5mm,姿态测量不确定度优于0.05°,可满足航空航天领域试验测量要求。     

基于混合遗传算法的航班串优化模型研究

分析了飞机排班调度中航班串的编制优化问题,并针对该问题建立优化模型,模型主要考虑了航班串编制时关于航站衔接的要求及过站时间的限制。同时,为求解所建立的模型,构造了一种基于精英选择策略的自适应遗传算法．通过使用实际航班数据对模型进行仿真研究,证明了模型及算法的可行性、     

一种新的射频仿真目标位置控制方法与软件研究

针对射频目标仿真系统中目标位置的控制，本文通过对国内外目标位置控制的常用方法进行研究，提出一种新的通用目标位置控制方法，该方法适用于任何天线分布的面阵。利用这种新的方法编写了基于三元阵天线阵面的射频仿真目标位置控制软件，实现对多目标在天线阵面上多种轨迹运动下的高速准确的定位，并能实时监视目标的运动状态和运动轨迹。     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

对于动态目标的航天器鲁棒PD+快速跟踪控制方法

摘要：针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性.     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

一种用于运动目标捕获的行星轮差动式欠驱动臂

为解决运动目标捕获过程中的碰撞问题,采用欠驱动自适应原理研制了具有碰撞能量吸收能力的机械臂。三自由度的机械臂由2个电机驱动:基关节由单个电机驱动;中关节和末关节由一个单输入双输出行星轮组完成动力分配。在机械臂捕获运动目标过程中,碰撞产生的部分冲击能量通过欠驱动行星轮组传递到末关节,转化为关节动能。依靠欠驱动机械系统完成对碰撞的响应,解决了控制系统因时延而无法快速对碰撞进行响应的难题。为完成对目标的抓取,基于阻抗控制提出了机械臂运动目标捕获控制算法。运动目标捕获实验验证了机械臂对碰撞的快速响应能力及运动目标捕获控制算法的可行性。