简介：为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法（CAF）跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷，通过分析研究CAF算法，采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性，考虑风速和加速度估计均值的影响，对机动加速度与方差自适应关系修正，自适应补偿过程噪声协方差矩阵，提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明，该算法能够准确描述目标的各种机动情况，具有良好的跟踪性能和实际应用价值。

简介：介绍了一般工件疲劳寿命的估算方法。根据半自动输弹机输弹簧冲击载荷的动态响应,得到输弹簧的剪应力历程,根据累积损伤原理和输弹的簧的τ-N曲线,对某输弹簧进行了疲劳寿命估算,结果与靶场试验数据基本吻合。

简介：为保证储运发箱产品在贮存过程中的可靠性和安全性,通过论述储运发箱全寿命周期内产品贮存环境及国内对玻璃钢材料的研究情况等,深入分析了作为储运发箱中可靠性关键环节的非金属定向管用玻璃钢材料的老化机理以及目前国内玻璃钢材料老化试验研究成果,制定了定向管用玻璃钢材料老化试验及寿命估算方案并进行了评定。

简介：红外跟踪与激光测距的联合跟踪系统在实际工程中得到越来越多的应用，但两类传感器采样不同步是比较常见的，从而带来了一些新问题。激光测距机的采样频率远远低于红外测角的采样频率，并非每个采样时刻都可以得到测距信息，因此，目标跟踪存在可观测性问题。提出了一种新的红外激光联合跟踪算法，即先对测角数据进行基于变长有限记忆最小二乘的预估计，然后将预估计后的测角结果与激光测距信息一起代入转换测量Kalman滤波方程中进行滤波。由于该算法有效的利用了全部测角信息，因此有利于改善跟踪估计性能。仿真实验表明，该算法具有较高的跟踪精度，且计算量较小。

简介：提出了一个火力分配的非线性整数规划模型，该模型充分考虑了多火力点联合毁伤概率对实际射击效果的影响。应用基本蚁群指派算法可以求解此NP问题，但难以满足战术决策的实时性要求。为此，提出一种自适应的信息索更新方法和消除无效分配的变异策略，提高了收敛速度。采用删除已访问节点的方法取代比较禁忌表的方法，进一步降低了计算代价。计算机实验结果表明，该算法在优化性能和时间性能上都取得了良好的效果，满足战术决策的实时性要求。

简介：随着Internet的发展和普及,多媒体的版权保护问题越来越受到人们的重视,针对这一问题,本文提出了一种混沌密钥的DCT域数字图像水印策略,该策略通过改变较少的DCT系数,实现了水印信息的嵌入,并保证了数字水印良好的稳定性和不可见性.

简介：针对目标跟踪中非线性滤波精度下降甚至发散的问题，提出了一种时变噪声统计估计的自适应无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFiltering，UKF）算法。首先将系统模型和滤波算法修正为适于噪声非零均值时的情况，然后根据极大后验估计原理，推导出一种次优的时变噪声统计估计器，其系数通过指数加权的衰减因子计算得到，最后与传统UKF算法结合形成自适应的滤波算法。仿真结果表明，该算法保证了滤波收敛性，能够对目标进行有效跟踪，而且滤波精度显著提高。

简介：以往采用软件模拟的方法来衡量一个控制算法性能的好坏，不能真实地反映出实际工作情况，从而不能精确地断定该控制算法的实用性。介绍了一种模拟真实运行环境的某种伺服系统检测平台。整个检测系统由主控计算机、伺服系统控制箱、电机驱动装置、执行机构和伺服控制软件系统等几部分组成。通过对控制算法用C^＋＋语言实现，加入到系统软件的算法接口后，来检验该控制算法的性能能否达到设计要求。结果表明，该系统能够客观地反映出算法的实际控制性能，特别是在变功率、变转动惯量情况下能较好地反映实际情况。

简介：提出新的光伏发电最大功率点跟踪控制算法，从数值分析出发用恒定电压法的原理选取包含最大功率点的有效区间，利用二分搜索法不断搜索最大功率点。仿真结果表明此算法动态响应速度快，能准确地跟踪光伏阵列的最大功率点，减小了在最大功率点振荡，提高了输出效率。

简介：基于粒子群优化算法（PSO）的神经网络具有良好的训练性能，输出的整体误差小于BP算法。用PSO作为一种粗优化或离线学习过程，用神经网络学习作为一种细优化或在线学习过程。这两种方法综合使用可以大大提高传动箱故障诊断性能。诊断系统把常用的7个时频动态特征参量作为BP网络的输入层的输入，把传动箱中常见的6种特征作为网络的输出。诊断系统拓扑结构为7—12—6的3层BP网络，规定系统误差0．001。结果表明．粒子群优化算法对多故障征兆有较好的故障识别率。作为一种有效优化方法，在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

简介：针对图像恢复时采用共轭梯度(CG)算法的盲目反卷积(IBD)算法不能很好收敛的问题,提出了一种改进共轭梯度法迭代循环条件的方法,有效地改进了盲目反卷积算法的收敛性,同时也减小了算法的计算量.

简介：针对巡航导弹类目标的运动特性,建立了蛇形机动攻击弹道模型,提出了一种改进的交互式“当前”统计多模型算法。该算法通过引入高斯隶属函数对“当前”统计模型的加速度方差极限值进行在线调整,使其可适应不同机动程度的目标;将不同机动频率的当前统计模型作为子模型融入交互式多模型,通过不同机动频率子模型的相互作用,进一步增强交互式模型的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法跟踪过程平稳,跟踪精度高,收敛速度快,计算量适中,可用于末端防空武器拦截巡航导弹类目标。

简介：针对基于图像处理的机械故障诊断和状态监测信息数据量大,不利于传输和存储等问题,提出了一种基于奇异值分解（SVD）和小波变换的图像压缩算法。该算法利用奇异值分解和小波变换对图像进行两级压缩。首先对图像进行奇异值分解,通过设定能量比阈值自适应地保留部分数值较大的奇异值,舍弃其它数值较小的奇异值,实现图像初步压缩,然后对保留的奇异值对应的奇异向量矩阵采用小波变换进一步压缩。将所提算法与霍夫曼编码结合,对火炮炮膛疵病图像进行了压缩。试验结果表明,本文算法在保证图像重建质量情况下,可以有效提高图像压缩比。

简介：为了满足弹载电视成像系统实时处理的要求,构建了一种基于XilinxFPGA的弹载电视成像系统,在此基础上实现了单尺度Retinex图像增强算法模块的设计与应用。该系统采用Xilinx公司的Zedboard开发板构建弹载电视成像系统的处理框架,利用VivadoHLS工具将C语言实现设计的代码转化为相应的RTL代码,实现了单尺度Retinex算法IP核的并行设计。为了验证系统的可靠性和实时性,进行了静态和动态实验验证。结果表明,该系统在保证了视频图像增强效果的前提下,大大提升了单尺度Retinex图像增强算法的实时性,满足弹载电视成像系统的要求。

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：火炮发射动力学优化设计是一类比较复杂的问题,传统的优化算法需要耗费大量时间计算火炮发射动力学模型。引入Filter-SQP算法,并对某车载火炮发射动力学模型进行了优化分析,通过与传统的SQP算法进行比较分析,表明该算法可以显著降低模型的计算次数,减少计算时间,因此,比较适用于解决火炮发射动力学优化问题。

简介：平衡机是变射角发射装置中的重要组成部分.针对平衡机的优化问题,对平衡机工作原理进行了分析并建立了优化模型,对推式平衡机进行了优化.研究发现：平衡机优化是极大极小值（minimax）问题,考虑到minimax问题的非光滑特性给求解带来了困难,采用极大熵法将问题转化为光滑函数,并利用遗传算法对问题进行求解.采用三点交叉法改善标准遗传算法的变异效果,并利用随机方向法对其结果进行搜索,改善了遗传算法的早熟问题.通过对比发现,混合算法的优化结果分别较单纯形法与复合形法的优化结果改进了41.6％和23.8％,且改进的遗传算法优于标准遗传算法.

简介：针对弹丸激光靶测速系统中弹丸过靶时间提取算法影响测试精度的问题,提出使用重心法提取过靶信号特征点的方法.该方法求解过靶波形重心作为过靶信号特征点,通过对重心法、斜率法、下降沿一半法和峰值法的仿真分析可知,重心法具有最佳的抗噪声性能,误差最小.试验验证表明：对比使用不同处理方法解算得到的速度值,发现重心法弹丸过靶信号特征点提取算法具有最高的速度精度,对提升激光靶精度有一定的工程应用参考价值.