基于BP网络的武器装备参数估算

根据武器装备设计要求来确定某些参数往往涉及许多不确定因素。为了实现一些武器装备参数的定量化估算,本文基于BP神经网络计算模型提出了一种新的武器装备参数估算方法,并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于导弹主要参数的估算,测试结果证明了此方法的正确性和可行性。该方法为武器装备的参数估算提供了新的途径。     

疲劳裂纹扩展参数的寿命反推方法

为解决腐蚀疲劳条件下无法由断口判读获得(a,N)数据集以确定裂纹扩展公式参数的问题,提出了确定疲劳裂纹扩展参数的寿命反推方法。通过与用(a,N)数据集全部数据拟合结果的比较,证明该方法在指数b=1的情况下适用,而在b≠1时偏差较大;指定破坏概率的载荷循环数和裂纹长度的比较结果,说明该方法的结果可用于概率损伤容限分析。      

基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.      

陀螺静态漂移系数的两种估计方法

在分析了目前使用的AR（1）估计方法之不足后，提出了均值估计方法，以及这两种方法的改进型，即加权均值估计法和AR（p)法，计算结果表明，均值估计可以提高精度近40％，在导弹发射前的陀螺误差补偿中使用这一方法效果会更好。     

无陀螺卫星姿态的二阶插值非线性滤波估计

采用四元数作为姿态描述参数，提出了一种确定无陀螺卫星姿态的新方法，即二阶插值非线性姿态估计算法，它能够利用星敏感器提供的矢量观测信息准确地估计三轴稳定卫星的姿态。这种姿态估计算法的实现非常简单，其运算量与传统的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法相当，但滤波性能却与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性姿态估计算法一致。而且，在二阶插值非线性姿态估计算法中，不会遇到由四元数正交约束所造成的协方差阵奇异性问题。     

火箭电气系统电缆网热防护研究

简要介绍了箭上电气系统电缆网热防护技术应用现状，阐述了一体化热防护研究的必要性，提出了轻质电缆网的芯线、绝缘层、屏蔽层、插头和热防护层有效集成的总体方案。研制热防护材料，确定热防护层结构，试制一体化热防护电缆网，模拟热环境试验，研究表明：一体化热防护电缆网满足结构减重与轻柔、可靠性提高和总装周期缩短等总体指标要求。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原

提出了一种基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原新算法。为了有效地从湍流退化图像中估计出退化模型，在湍流点扩展函数的优化估计过程中合理地融合了有关湍流点扩展函数的一些基本的先验知识。首先，将点扩展函数的非负性和光滑性约束加入到目标函数中。再针对湍流点扩展函数的衰减性质，建立了一个具有非线性和空间各向异性的正则化函数，使其在重建点扩展函数时能适当地进行空间梯度平滑。由此通过迭代极小化目标函数来优化估计湍流点扩展函数值，进而恢复图像。对各种噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法具有较强的稳定性和抗噪能力。     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。