基于强跟踪滤波器估计的最优融合方法

在分布式雷达数据处理模式中 ,数据融合是获得较精确的目标轨迹的主要环节。为克服卡尔曼滤波器对初始值敏感、鲁棒性差和对机动目标跟踪性能差的缺陷 ,通过利用各传感器的观测数据 ,采用强跟踪滤波器对目标进行跟踪 ,以改善目标状态估计的精度。对判定源于同一目标的状态估计值 ,给出了一种估计状态线进行性组合的最优融合准则。得出了实际数据的实验结果。     

脉冲直接力控制简易制导弹药命中精度研究

研究了基于弹体捷联激光四象限探测器体制下,利用脉冲力进行质心控制的弹道修正技术.通过外弹道模型的建立和数值仿真,研究了弹丸落角、脉冲发动机作用位置偏离质心距离、脉冲发动机工作宽度和总冲散布等因素对于弹道修正精度的影响,对比得出了影响弹丸修正精度的主要因素,为工程实现提供理论支持.     

内含热薄透镜CW色心激光腔的振荡光束特性

运用像镜原理分析三镜折迭腔、四镜折迭腔和四镜8字型环形腔等光学谐振腔的振荡光束特性及其热行为。讨论热效应对谐振腔振荡光束特性的影响规律以及像镜分析方法的精确性,给出谐振腔的热不灵敏条件。     

不同结构N-取代硫代吖啶酮光敏性能的研究

采用乌尔曼反应、酸催化环化、N-烷基化和硫代化四步反应路线合成了5种不同结构的N-取代硫代吖啶酮,利用IR和MS分析手段表征了其结构,UV分光光度计的测定结果表明5种硫代吖啶酮在可见光区都有较强的吸收。其中N-丙基硫代吖啶酮的吸收波长为490nm,与氩离子激光的主发射波长相匹配。由硫代吖啶酮、二苯基碘鎓盐和活化剂组成的共引发体系使光聚合涂层的感度大大提高     

具有非常数回报率的证券指数跟踪问题的简单脉冲控制

运用随机脉冲控制理论讨论了均值 -方差模式的现金管理指数跟踪问题 ,在回报率随现金比重变化的情况下 ,讨论了证券指数跟踪最优化问题 ,得出了存在简单脉冲控制策略的充分性条件 .     

固定时间扩张状态观测器下的四旋翼飞行器滑模控制策略

针对滑模控制中系统状态接近滑模面后存在的抖颤现象,提出一种基于固定时间扩张状态观测器(FTESO)的二阶滑模控制策略.首先,设计全驱动子系统及欠驱动子系统的控制结构中的二阶滑模控制器;然后,通过FTESO对内部的参数不确定及外部扰动进行观测,在一定时间上限内收敛到观测值,利用观测值对控制器进行补偿,从而减少甚至消除抖颤现象;最后,通过李亚普诺夫函数保证设计的四旋翼飞行器系统的闭环稳定性,并进行仿真实验.结果表明：文中提出的控制策略具有优越性.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

激光功率对6061-T6铝合金激光填丝焊接头组织及性能的影响

采用激光填丝焊将厚度为2 mm和3 mm的6061-T6铝合金板材进行搭接叠焊,研究激光功率对接头成形质量的影响,分析了接头的显微组织和力学性能。结果表明,增大激光功率可以有效增加热输入量,焊道逐渐宽化,焊缝熔深增加。进一步分析发现,焊缝中心区和热影响区的析出相均为Mg₂Si。硬度试验结果表明,焊缝中心区由于细小等轴晶和析出相的双重作用,硬度远高于母材区与热影响区的。拉伸试验结果表明,接头的抗拉强度随激光功率的增大而升高,激光功率由2.0 kW升高至2.8 kW,抗拉强度升高约39%。     

用于焊缝跟踪的调制式红外光学传感器

叙述了一种以脉冲调制的红外光束为信号光源的焊缝跟踪传感器。通过对接 收信号的滤波及“自适应消噪”处理,可以有效地克服电弧光的干扰;利用光源的脉冲 驱动特性,加大了瞬时信号功率,改善了光学传感器对工件表面的适应性。传感器结构简 单、体积小、灵敏度高、能同时实现对焊缝在水平及高度两个方向的自动跟踪在埋弧 及明弧自动焊中均能准确地跟踪。     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。