基于三站一维距离像融合的弹道目标特征提取方法研究

一维距离像是超宽带雷达目标识别的重要特征之一,基于多站一维距离像的目标特征提取技术是近来的研究方向。依据弹道目标的微动特性,推导了微动弹道目标的时间-距离像模型,然后通过比较各散射点时间-距离像正弦曲线参数之间的关系,实现了多个雷达观测视角下弹头目标距离像的匹配,在此基础上,利用三站一维距离像重构了锥体弹头上各散射点的三维空间相对位置,最后对锥体弹头的各个参数进行了估计。仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性。     

基于空间距离的快速稳健子空间跟踪方法

从空间距离的角度分析子空间跟踪问题,提出了一种新的子空间跟踪算法。提出的算法同时适用于信号和噪声子空间跟踪,而复杂度仅为3NL+O(N)。仿真表明算法对基的正交偏离稳健,对舍入误差不敏感,是一种快速稳健的子空间跟踪算法。     

复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测

极化高分辨力雷达能够获取更丰富的目标特征信息,充分利用极化信息能够有效地提高检测和识别性能.本文基于广义似然比检验,提出了一种复合高斯杂波中距离分布目标的极化自适应检测器,推导了检测器的虚警概率表达式,理论分析表明其相对于杂波的协方差矩阵和纹理分量都具有恒虚警特性.利用仿真数据统计分析了该检测器的检测性能,仿真结果表明,在一般情况下当辅助数据较少时该检测器的检测性能优于其它同类检测器.     

车辆行进中的SINS动态对准技术

研究了车载捷联惯性导航系统（SINS）行进中的动态对准技术。以磁力计和全球定位系统（GPS）为外部传感器,分析了SINS/GPS/磁力计组合导航原理,建立了车载SINS行进中的动态对准模型。基于该模型,讨论了动态对准技术研究及系统可观测性,用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）方法进行状态的最优估计。仿真结果表明：当只有GPS提供外部参考信息时,系统不是完全可观测,而加入磁力计的信息后,系统变为无条件可观,保证了滤波的收敛性能和精度;改变车辆运行轨迹也能改善系统的可观测性,在特定的运行轨迹下系统为完全可观。     

基于模糊距离变换的骨架剪枝算法

针对传统骨架提取算法结果无法保证骨架单像素性,并且伴有毛刺产生的现象,提出了一种能够有效去除骨架中毛刺分枝,充分体现物体形态特征的骨架剪枝算法。该算法以模糊距离变换为理论基础,在物体粗骨架图像中计算每条尾枝的模糊距离变换值,使用根据骨架特点确定的动态阈值判断骨架分枝是否被去除,并利用分级剪枝方法实现骨架剪枝操作。实验结果表明,该算法在进行剪枝操作中可有效地保证骨架的准确性和连续性。     

基于应力约束的翼肋拓扑优化和软件二次开发

翼肋主要作用是维持机翼外形,对于机翼的总弯曲刚度贡献较小,但是翼肋的重量却在翼盒的结构重量中占有相当大的比例（一般为8％～12％）,因此有必要通过一定的结构优化方法减轻翼肋的结构重量。在MSC．PATRAN平台上二次开发了应力约束全局化的拓扑优化方法,并首次将该方法应用于翼肋的拓扑优化;采用了一套工程估算方法,可用于翼肋的初步设计和快速重量估算。结果表明：在满足稳定性要求的情况下,经过拓扑优化的翼肋结构减重效果明显。     

倾斜转弯高超声速飞行器滑模变结构解耦控制

针对在倾斜转弯时高超声速飞行器自动驾驶仪设计中系统参数不确定和干扰严重、各通道之间存在强烈耦合的问题,提出了一种全局积分滑模变结构解耦控制方法.该方法基于滑动模态对匹配的参数不确定和外界干扰的不变性原理,采用了一种全局积分型的滑模面,使系统在初始阶段就处于滑模态,同时通过滑模函数反馈削弱参数摄动及干扰产生的滑模误差,实现了各输出之间的全程解耦和鲁棒稳定.仿真结果证实了所提方法具有良好的跟踪性能和鲁棒性,能满足高超声速飞行器倾斜转弯协调控制的要求.     

一类具有混合时滞神经网络的渐近稳定性判据

在激励函数仅仅满足扇区条件,时滞函数连续可微且导数小于0的情形下,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,得到了神经网络全局渐近稳定的新判据。该判据可以通过线性矩阵不等式(LMI)表达,借助解LMI的内点法可以方便求解。     

一种基于证据距离的多分类器差异性度量

 多分类器系统因其能够显著提升分类精度而引发了广泛关注。多分类器系统中各子分类器间的差异性是提升融合分类精度的先决条件。提出了一种基于证据距离的分类器系统差异性度量,同时基于该度量提出一种多分类器系统构造方法。综合了既有差异性度量、所提新差异性度量以及在训练样本集上的分类性能等多个指标,实现了多分类器系统的有效构造。实验结果表明,所提差异性度量及多分类器系统构造方法是合理的,能有效提升融合分类精度。