5m抛物面双工自跟踪天线

介绍一种在单通道单脉冲基础上引入上行信道的 5m抛物面双工自跟踪天线 ,讨论该天线各部分的组成及需要解决的问题 ,给出天线的主要性能指标     

一种基于特征光流的运动目标跟踪方法

本文提出一种基于特征光流的运动目标跟踪方法。较好地克服了以往基于特征光流的方法中存在的主要不足之外。该方法使得跟踪更具主动性，提高了跟踪精度，减少了跟踪时间。     

目标被动定位与跟踪技术

基于精确制导技术的需要 ,本文研究了被动方式下的目标定位与跟踪技术 ,对其研究背景、研究意义、研究现状以及被动定位与跟踪问题的分类进行了详细的阐述 ,并在此基础上指出了尚待解决的一些问题。最后 ,对目标被动定位与跟踪技术的发展方向做了展望     

多径效应与低仰角跟踪

介绍多径效应产生的机理及对低仰角跟踪的影响。提出低仰角跟踪条件下 ,克服多径效应影响和改善天线跟踪平稳性的几种措施     

Probability hypothesis density filter with adaptive parameter estimation for tracking multiple maneuvering targets

The probability hypothesis density (PHD) filter has been recognized as a promising tech-nique for tracking an unknown number of targets. The performance of the PHD filter, however, is sensitive to the available knowledge on model parameters such as the measurement noise variance and those associated with the changes in the maneuvering target trajectories. If these parameters are unknown in advance, the tracking performance may degrade greatly. To address this aspect, this paper proposes to incorporate the adaptive parameter estimation (APE) method in the PHD filter so that the model parameters, which may be static and/or time-varying, can be estimated jointly with target states. The resulting APE-PHD algorithm is implemented using the particle filter (PF), which leads to the PF-APE-PHD filter. Simulations show that the newly proposed algorithm can correctly identify the unknown measurement noise variances, and it is capable of tracking mul-tiple maneuvering targets with abrupt changing parameters in a more robust manner, compared to the multi-model approaches.     

一种高动态频率跟踪环路的数字实现与分析

在弹载无线制导系统中,由于导弹的高动态特性,导致接收机所接收信号具有显著的多普勒频移。围绕载波频率跟踪环路的研究多在低动态环境下开展。针对高动态、低信噪比环境下接收信号的载波捕获与跟踪问题,提出了一种结合频率修正环节的载波频率跟踪环路,并重点分析了环路中叉积自动频率跟踪算法和高阶环路滤波器的特点。实验结果表明了该环路能够完成高动态环境下的频率跟踪。     

柔性航天器动力学建模的伪坐标形式Lagrange方程

航天器动力学建模过程中，常采用伪坐标形式Lagrange方程。文章针对多柔体航天器的情况，利用Hamilton原理，导出了柔性航天器动力学建模的伪坐标形式Lagrange方程，并由此建立了由中心体和柔性附件组成的全柔性航天器的动力学方程。     

基于神经网络的机器人姿态逆解

首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况。应用本文创新的自组织神经网络训练方法，结合工业机器人运动学特性，建立了工业机器人姿态逆解的神经网络方法，对PUMA560机器人的计算机仿真结果表明，该方法姿态控制精度高。     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

Banach空间中的非线性补问题

本文研究Banach空间中非线性补问题解的存在性和唯一性，得到了自反的Banach空间中凸锥上一类严格单调映射的补问题解的存在性和唯一性结果以及自反的Banach空间中局部弱紧闭凸锥上两个非线性算子之差的补问题解的存在性结果。