临近空间高超声速目标断续点迹航迹起始方法

针对雷达探测临近空间高超声速目标受到雷达散射截面(RCS)随照射姿态异常分布、目标高速高机动飞行和大气环境等的影响,容易出现断续点迹,导致航迹起始困难的问题,提出了一种基于并行流水线的可变波门航迹起始方法.通过分析传统航迹起始方法存在的问题,结合临近空间高超声速目标的机动特性,设计了针对性更强的相关波门,采用流水线思想,并行执行针对不同周期出现断续点迹的航迹起始进程,实现多目标断续点迹的航迹起始.蒙特卡罗仿真结果表明:新方法正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,计算量小,具有一定工程实践性和可推广性.     

氯芬黄敏片糖衣片和薄膜衣片溶出曲线的建立和比较

建立氯芬黄敏片的溶出度测定法,采用f2因子法评价本品糖衣片与薄膜衣片溶出曲线的相似性.分析结果表明:二者溶出曲线不相似,后者具有较好的溶出速率,建议提高氯芬黄敏片的质量标准和制剂水平.该法具有较好线性关系(R=0.9999),精密度RSD为0.41%(n=6),回收率为98.4%,可作为本品的溶出度测定方法.     

一种可行的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法在临近空间高超声速目标航迹起始中存在的问题,提出了一种可行的多规则快速航迹起始方法.在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,首先通过高度约束和速度约束减少杂波干扰,建立可能航迹,然后利用速度约束和加速度约束建立候选航迹,最后通过角度约束来剔除V字形航迹和确定真实航迹,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该方法能够在杂波环境下对临近空间高超声速目标进行航迹起始,并且正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,平均航迹起始时间短,具有较好的工程应用前景.     

叩开未知的科学之门

据史书记载,明熹宗天启六年五月初六(公元1626年5月30日),北京西南王恭厂(今宣武门)一带发生了一场震惊中外的巨大灾变。此日晨,天气本来十分晴朗,忽有声如雷,空中一个特大火球挟着黑云从城东北飞向城西南。俄尔传来天崩地裂一声巨响,四周昏黯如夜。东自顺城门大街北至刑部街,长3.4公里,周围13里,塌屋上万间,死人2万余,瓦砾盈空而下,人头及臂、耳、腿、鼻纷纷从空中落下;树木连根拔起,飘飞远处,石驸马大街的一重达     

非扩张映射的最佳逼近点问题

分别给出了在紧和弱紧的星形集上非扩张映射的最佳逼近点的证明.     

基于扩张状态观测器的飞行仿真转台鲁棒控制

飞行仿真转台作为半实物仿真和测试的关键设备,其性能直接影响仿真实验和测试结果的可靠性。针对飞行仿真转台容易受到外界干扰和参数变化影响的特点,研究了基于扩张状态观测器的鲁棒控制方法。根据系统参数的辨识程度设计了两种不同的扩张状态观测器。利用扰动估计值进行动态补偿使被控对象线性化,并在此基础上设计了等效速度和加速度前馈。根据扩张状态观测器不能完全估计扰动的特点引入滑模控制项以增强系统鲁棒性。实验表明提出的方法针对飞行仿真转台系统的不确定性具有很强的鲁棒性,并具有良好的跟踪性能。     

非扩张映射的公共最佳逼近点问题

主要研究了紧的星形集上两个非扩张映射S:A→B,T:A→B的公共最佳逼近点问题.其中S,T是连续的逼近交换映射,(A,B)具有P-性质,在α=1的情况下,通过添加仿射条件,证明了公共最佳逼近点的存在性问题.     

一种改进的高超声速目标跟踪算法

根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型;针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计(Current Statistical Model,CS)模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Estimate Algorithm,ADE),并运用交互多模型算法,提出了ADE-IMM(Adaptive of Distance Estimate Algorithm-Interacting Multiple Model Algorithm)算法,提高了算法对临近空间高超声速目标的跟踪精度。仿真结果表明：该算法兼顾了Singer-IMM算法和CS-IMM算法在跟踪临近空间高超声速目标方面的优点，有更好的跟踪精度。     

基于连通图的高速高机动目标变结构多模型算法

针对传统的基于活跃有向图的变结构多模型(variable structure multiple model based on adaptive digraph, AD-VSMM) 算法不能实现模型子集之间快速跳转且计算量大的问题,提出了一种基于连通图的高速高机动目标变结构多模型(variable structure multiple model algorithm based on connected graph, CG-VSMM)
算法. 通过分析传统AD-VSMM 算法的模型集转换方法,选择加速度和角速度作为模型参数,建立模型集连通图之间的连通关系. 根据目标机动情况选择参与计算的模型子集,然后依据子模型的后验概率大小对模型子集进行实时局部调整. Monte Carlo 仿真结果表明,新方法能实现变结构多模型(variable structure multiple model,VSMM) 算法模型子集之间的快速跳转,且跟踪精度、计算量、稳定性等都得到了较好的改善,可应用于高速高机动目标的跟踪.