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。      

高分辨雷达目标回波信号产生技术研究CSCD

介绍了一种高分辨雷达模拟目标回波信号产生方法,由于该方法产生的模拟目标回波信号既能携带目标特征信息,又能携带雷达发射信号细微特征信息,可以满足在实验室条件下,对高分辨雷达进行性能测试的需求。     

飞机隐身技术综述

本文根据最近几年有关部门对降低军用飞机雷达散射截面(RCS)的研究,对飞机隐身技术的问题作了综合性评述。全文分为二部分,第一部分为飞机隐身技术的发展概况,第二部分概括介绍各种飞机隐身技术的基本内容,最后论述了飞机隐身技术与飞机设计之间的密切关系。     

关于阵列式雷达目标模拟器的理论分析

本文权述了阵列式雷达目标模拟器的基本原理。根据模拟目标与实际目标在接收处的反射场及视在中心均应相同的关系导出了三元阵三个阵元的调制信号,并指出这种射频目标仿真既适用于单站情况,也适用于双站情况。     

红外动态目标模拟器光学系统的设计

设计了一种用于红外导引头性能测试的红外动态目标模拟器,利用数字微镜阵列(DMD)对黑体红外辐射进行反射调制,并由光学准直系统实现红外场景生成系统与红外导引头的光学耦合。用光学设计软件（ZEMAX）对准直光学系统进行了设计和优化,准直光学系统成像质量良好,接近衍射极限,点列图直径小于艾里斑直径,畸变小于0.1%。结果表明该系统环境适应性强,能很好地用于红外导引头动态图像的校准。     

拖靶系统挂机安装角度计算

拖靶安全释放是拖靶系统正常执行任务的前提,拖靶挂机安装角度的优劣直接影响着拖靶的安全释放.依据拖靶释放特性建立了拖靶系统动力学模型,提出了拖靶安全释放的条件,给出了拖靶挂机安装角度的计算方法;通过实例对方法的正确性进行了验证,其结果直接应用于某新型拖机改装试验中,取得了满意的效果.     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点,分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先,通过分析拦截弹与目标的相对运动关系,推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件,此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定;其次,以拦截弹和目标速度前置角为坐标系,推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成,RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成;然后,利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间,得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论;最后,开展了四种情形下的仿真,验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

点目标假设下的二维精度体系研究

点目标假设下,在二维圆概率偏差线性公式的基础上,给出了基于纵横向均方根误差分段的精确公式。同时应用概率论正态分布理论,对二维情况下均方根误差、圆概率偏差和概率偏差的相互关系进行了研究,通过理论推导和数值计算给出了二维精度指标相互转换的拟合公式,完善了满足工程应用的二维精度体系。研究结果可在精度指标的论证、设计和考核中使用。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

基于Murty方法的多目标跟踪快速算法

JPDA是一种有效的多目标跟踪算法，但算法的复杂度随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间，通过Murty方法，得到K个最优的目标与观测值对应关系，再利用这K个最优对应关系实现JPDA算法。仿真结果表明，新算法跟踪成功率与JPDA相近，所需的时间远低于JPDA算法。