武器装备体系作战能力评估框架

通过对武器装备体系及其作战能力评估的有关问题进行讨论,探索一种可行的体系整体作战能力评估的思路。首先给出了武器装备体系及其作战能力和作战效能的概念,研究了装备作战能力指标的聚合关系及其处理方法。然后分析了以往利用解析法进行作战能力评估的缺陷,提出了折合系数的概念,进而提出了一种武器装备体系作战能力评估框架。     

欠结构水下机器人的自适应位置跟踪控制器的设计

欠结构水下机器人的控制是一个具有很大难度的课题。研究了一种欠结构多方位智能机器人的跟踪问题，在机器人参数不确定及存在未知环境扰动的情况下，设计出了连续的自适应控制器，使得机器人可以自动地跟踪任意光滑的轨迹，并且跟踪误差收敛于半径为任意小的原点的邻域。Matlab仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

基于粒子追踪的风场可视化方法

为了更直观地表示三维风场的变化特点，针对气象风场数据集的特点采用粒子系统的方法可视化表示风场属性，提出了通过粒子的位置变化动态反映风场速度方向以及大小，同时将风场涡旋度的强弱映射成粒子本身的旋转状态，最后选取CDC数据中心的风场数据验证了实验结果。     

旋转弹引信用卫星定位接收信号旋转解调方法

为解决旋转弹飞行中的高旋转、高动态条件会造成卫星定位接收系统无法正常定位的问题,针对旋转、动态环境开展了旋转弹卫星定位接收信号旋转解调方法的研究.详细分析了旋转条件对卫星定位信号接收的影响,并针对旋转特性设计了旋转跟踪解调环,用于对旋转的跟踪与解调,给出了旋转弹卫星定位信号接收系统的设计方案,基于Simulink实现了旋转弹卫星定位信号接收系统的仿真,并给出了相应的仿真与实验结果.结果表明,设计的以旋转跟踪环为核心的旋转弹卫星定位信号接收系统,在中心频率为200 Hz的情况下跟踪范围可达到±40 Hz,较好地满足了转速在200转/s左右的旋转弹信号接收要求.      

基于闭塞时间理论的移动闭塞追踪间隔时间特性研究

移动闭塞作为一种最新的闭塞制式,可以在确保列车运行安全的前提下,使列车的追踪间隔达到最短。针对移动闭塞条件下列车追踪间隔,给出了列车对区间的时间占用带计算方法,利用时间带重叠法设计了基于闭塞时间理论（Blocking Time）的移动闭塞追踪间隔计算方法。对于影响列车追踪间隔时间的影响要素,在visual studio平台上设计了不同的仿真实验方案,利用本文给出的追踪间隔计算方法,对影响追踪间隔的要素进行定量分析,得到了各因素对列车追踪间隔的影响规律。     

基于移相控制的软开关臭氧电源

研究了一种基于直流母线开关和谐振电容实现所有开关器件软开关的新型高效臭氧发生电源,分析了电路半周期的6个工作模态,得到了软开关实现的时序控制条件.采用IGBT模块作为电源开关,使用TMS320F28335作为控制器,设计了一台160g/h规格的臭氧发生器样机.该样机中,通过PSPWM移相调功实现臭氧产量调节,采用臭氧发生管端电压的PI闭环控制和软件锁相负载频率自动跟踪技术保障负载工作在准谐振状态.电源长期运行稳定可靠,运行测试波形与理论分析及仿真相当吻合,具有较大的实用价值.     

浅议大学生英语自主学习

科学技术迅猛发展,国际竞争日趋激烈,因此,未来社会中,大学生是否具有较强的竞争力和发展潜力,很大程度上取决于学生是否有较强的自主学习能力。     

基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.