波音公司开始批量生产LJDAM弹药

波音公司收到美国海军一份价值2270万美元,批量生产2300多套激光联合直接攻击弹药（LJDAM）传感器的修订合同,以满足海军直接攻击移动目标能力（DAMTC）计划的要求。     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。     

猛禽狗斗东南亚

<正>2014年6月6日,6架美国空军的F-22"猛禽"战斗机抵达马来西亚皇家空军巴特沃斯基地,参加2014年"对抗台风"空战演习。这是F-22战斗机首次参加东南亚国家联合军演。此次演习中,美国与马空军的苏-30战斗机合作,进行空中对抗训练等多项演习科目。参加此次演习的除上述机型外,还有美空军的F-15、F/A-18D,马空军的米格-29等飞机,图为F-22和F-15在马来西亚槟城上空"狗斗",F-22被F-15咬尾时释放曳光弹的瞬间。     

活塞发动机高空最小点火能量计算及试验

根据原型机结构,应用AVL BOOST建立了航空活塞式发动机的一维仿真模型,通过地面特性仿真计算与试验研究,验证了发动机仿真模型的可行性和正确性;在深入分析可燃混合气燃烧机理基础上,建立了发动机最小点火能量计算数学模型;在此基础上,采用AVL BOOST与MATLAB联合仿真的方法,计算了发动机在不同高空、不同空燃比稳定运行工况下的最小点火能量,得出不同高空最小点火能量MAP图,并进行了试验验证,结果表明,所建立的最小点火能量的仿真计算模型是正确可行的,能够满足后续性能预测与研究的要求.      

双层滚珠轴承力学特性分析

基于拟动力学原理,在考虑轴承所承受的径向载荷、轴向载荷、滚珠自身离心力以及陀螺力矩联合载荷作用的影响下,建立双层滚珠轴承在高速及载荷作用下的力学模型,通过MATLAB编程仿真,分析不同载荷参数和结构参数对轴承力学特性的影响,并对计算方法进行了实验验证.研究结果表明:内外两节径关系直接影响到内圈和中圈之间的转速分配关系;径向载荷和轴向载荷对接触角的变化影响较大,直接关系到滚珠轴承的失效情况;工作转速、滚珠的材料、轴向预紧力以及滚珠初始接触角等对轴承的刚度影响较大.研究结果为双层滚珠轴承的设计和应用提供一定的理论依据.      

氯酸钾和重金属镉、砷对蝌蚪的单一和联合毒性

以静水生物测试法研究了氯酸钾和重金属砷、镉对蝌蚪的单一与联合毒性,同时采用相加指数法对联合毒性进行了评价.单一毒性试验表明:KClO3、Cd2+和As3+对蝌蚪的毒性顺序为Cd2+> As3+ >KClO3,KClO3对蝌蚪24、48、96 h的半致死浓度(LC50)分别为7 459.93、6 459.65、5 753.19 mg·L-1,As3+对蝌蚪24、48、96 h的LC50分别为41.26、25.89、15.24 mg·L-1,Cd2+对蝌蚪24、48、96 h的LC50分别为8.16、6.32、4.98 mg·L-1.联合毒性试验结果表明, KClO3与Cd2+、KClO3与As3+共存时的联合毒性为协同作用,而Cd2+与As3+的联合毒性表现为拮抗作用.     

基于Saber-Simulink的PPT卫星电源控制器联合仿真

本文的目的是通过Saber-Simulink联合仿真来验证作者建立的峰值功率跟踪(PPT)卫星电源控制器的有效性以及这种联合仿真方法的合理性。首先在MATLAB/Simulink中建立卫星电源控制器模型,包括PPT控制器模块,工作模式转换模块以及恒流-恒压(CC-CV)充电控制器模块。结合Simulink和Saber两者的优势,详细介绍了两软件接口定义方法并对基于PPT的卫星电源系统进行联合仿真。仿真结果表明卫星电源控制器工作模式切换正常,Saber-Simulink联合仿真是一种可靠的系统仿真方法,适合用于卫星电源控制器的仿真。     

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

序列图像超分辨率联合重建算法

序列图像超分辨率重建研究方法一般分为2类。第一类,将低分辨率图像配准和超分辨率重建视为相互独立的2个过程,对低分辨率图像进行配准之后再估计高分辨率图像。然而,低分辨率图像中的混叠分量会影响配准精度,进而影响图像超分辨率重建。第二类,图像配准和超分辨率重建联合实现的方法,此类方法考虑了配准和重建的相互关系,能够减轻混叠对配准的不利影响。本文主要针对第二类方法中的3种典型算法进行综述分析和研究。     

小卫星临近作业轨道和姿态联合控制

建立了小卫星相对轨道和姿态的误差动力学模型,根据作业任务和姿态指向要求确定了小卫星相对轨道和姿态的期望运动;采用相对轨道和姿态联合控制策略,并考虑小卫星作业过程中质量和转动惯量的不确定性,设计了自适应全状态反馈控制律;数值仿真结果表明该控制律具有较强的自适应性。