基于A*算法的远程导弹三维航迹规划算法

提出了一种基于A*算法的三维航迹规划方法.该方法将远程导弹的运动学模型离散化,利用导弹过载作为控制量,并结合约束条件,直接对三维空间进行最优航迹搜索.航迹规划过程不仅结合了导弹的本身机动特性,并且充分利用地形信息进行地形回避和威胁回避.仿真实验表明,该方法能够直接规划出三维空间中满足导弹过载约束的最优航迹.     

空管系统分区管制中心系统监控席设计与实现

系统监控是大型系统中的重要组成部分，担负着全系统设备、系统软件、应用软件和通讯线路等单元工作状态的实时监视和控制任务。为全系统正常运行、系统内设备故障指示以及及时排除故障等提供有力的保障。阐述了系统监控的体系结构和工作方式,通过对空管系统分区管制中心系统监控席的设计，较详细地介绍了系统监控的主要功能。     

数据挖掘技术及其应用研究

数据库—数据仓库技术和网络技术的迅猛发展 ,使我们积累了越来越多的数据 ,如何对这种海量数据进行深入分析和利用 ,并从中发现有用的知识 ,已成为信息化社会所面临的重要问题 .探讨近年发展起来的海量数据处理技术—数据挖掘的概念、任务、方法、过程 ,以及数据挖掘在有关行业中的应用 ,说明了在高校相关专业中开设数据挖掘课程的必要性     

联机分析处理在决策支持系统中的作用

分析了传统数据库和决策支持系统中存在的问题，讨论了联机分析处理技术在决策支持系统中的应用。     

航迹起始算法及性能仿真

在深入研究基于逻辑的航迹起始方法和基于Hough变换技术的航迹起始方法的基础上,把基于逻辑的方法和Hough变换法相结合,提出了基于目标运动状态的航迹起始算法。该算法首先利用目标的位置信息形成候选目标航迹,在候选目标航迹扩展过程中,利用来自同一个目标的量测数据在较短时间内(相邻2个采样周期)具有相同的运动状态,利用目标的运动状态对候选航迹进行检验。进行了性能比较仿真,仿真结果表明:该算法在正确航迹起始概率上和基于逻辑的方法相当,但其虚假航迹起始概率远低于其他航迹起始方法;并且对存储要求低,适于工程应用。     

基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法

提出一种基于模糊Hough变换(FHT)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的Hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊Hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。     

变压器差动保护带负荷试验解析

针对变压器差动保护在设计、安装、整定过程中可能出现的各种问题,结合变压器差动保护原理,提出了带负荷试验的内容以及对试验数据的分析和判断方法.     

影响青年女性服装衣袖结构的人体参数研究

使用三维人体扫描技术采集了与服装衣袖结构设计相关的人体数据，应用SPSS软件对这些数据进行主成分分析、因子分析、相关分析和回归分析等一系列的数据分析，发现了人体各部位间潜在的关系，并得出了一系列影响青年女性服装衣袖结构设计的人体参数的回归方程，为紧身合体式女装衣袖结构设计提供了合理可行的相关人体部位的数据参考。     

黄河下游二等水准网改造观测数据分析

本文阐述了黄河下游二等水准网观测数据及作为起算点的国家一等水准点的分析方法,并通过平差计算验证了分析结果.     

AdaBoost for Improved Voice-Band Signal Classification

A good voice-band signal classification can not only enable the safe application of speech ceding techniques, the implementation of a Digital Signal Interpolation （DSI） system, but also facilitate network administration and planning by providing accurate voice-band traffic analysis. A new method is proposed to detect and classify the presence of various voice-band signals on the General Switched Telephone Network （GSTN）. The method uses a combination of simple base classifiers through the AdaBoost algorithm. The conventional classification features for voice- band data classification are combined and optimized by the AdaBoost algorithm and spectral subtraction method. Experiments show the simpleness, effectiveness, efficiency and flexibility of the method.