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MS-KF融合算法用于锥套跟踪被引量：4: 2013年; 针对无人机自主空中加油过程中锥套跟踪,提出一种均值漂移-卡尔曼滤波(mean shiftKalman filter,MS-KF)融合算法。分析了基于均值漂移算法的锥套目标模型、相似性度量、锥套目标定位的锥套定位原理;引入卡尔曼滤波器对锥套运动状态进行预测,将锥套运动信息融合到均值漂移算法中,以保证锥套跟踪算法的稳定性和鲁棒性;给出了MS-KF融合算法用于锥套识别跟踪的流程;搭建了锥套跟踪半物理实验验证系统,分别进行MS-KF融合算法用于锥套跟踪的半物理实验验证及数值仿真分析。实验结果表明:MS-KF融合算法可以对锥套精确定位跟踪,无人机3个轴向的跟踪误差保持在0.3m的范围内,保证了无人机自主空中加油的顺利进行。; 王旭峰董新民孔星炜支健辉王龙; 关键词：计算机视觉数值仿真

基于稀疏协方差矩阵迭代的单快拍气流速度估计算法被引量：3: 2015年; 该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先,根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性,针对特定的测量装置,建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上,提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot,SCMISS)气流速度估计算法,与其他稀疏估计方法相比,该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择,计算量更低,具有更强的实时性,且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后,为了评价所提算法的估计性能,推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramér-Rao Bound,CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。; 虞飞陶建武陈诚钱立林; 关键词：阵列信号处理克拉美-罗界

机载下视阵列合成孔径雷达成像的微多普勒效应被引量：4: 2012年; 机载阵列合成孔径雷达(SAR)采用机翼共形天线,机翼振动会引起回波相位误差而导致成像散焦。基于微多普勒模型和时频分析方法,研究了机载下视阵列调频连续波(FMCW)SAR成像的微多普勒效应。对振动模型进行了建模,结合阵元振动几何模型分析了信号特点,并基于时频分析方法对下视阵列FMCW SAR的微多普勒效应进行了成像仿真分析。结果表明,该方法可准确估计下视阵列SAR天线振动误差。; 杨俭侯海平曲长文周强冯万; 关键词：微多普勒时频分析

介质涂覆位置对双S弯排气系统电磁散射特性影响研究被引量：14: 2015年; 尾喷管作为飞行器后向强散射源之一,可通过特殊结构设计和介质涂覆缩减其雷达散射截面(RCS).本文采用迭代物理光学法和阻抗边界条件的混合计算模型,研究了6种涂覆方案和不涂覆时双S弯排气系统的电磁散射特性,采用所提出的射线行程追踪方法提高了几何消隐计算效率,利用前后向迭代方法加速收敛并采用open MP和MPI并行技术缩短计算时间,获得了在X波段下7种模型的RCS随探测角度的变化规律.研究结果表明,介质涂覆能够有效抑制双S弯排气系统的RCS;合理的介质涂覆方案不仅具有明显的抑制效果,同时又具有经济性好、重量轻及涂覆方便等优势;相比全涂覆方案,仅在喷管出口附近涂覆的方案,可减少73.6%的涂覆材料,且其RCS的最大增幅不超过15.6%,相比未涂覆方案,RCS至少降低18.5%.同时所开发的计算程序可用于任意腔体电磁散射特性的计算,可为带介质涂覆腔体试验提供技术支撑.; 高翔施永强杨青真陈立海; 关键词：迭代物理光学法

军校学员机务精神的培养与思考: 2023年; 军校担负着培养高素质、专业化新型军事人才的重要任务,对军校学员机务工匠精神的培养,事关军队和国防建设大局。本文着手于军校学员机务精神的内涵、由来,阐述了军校学员机务精神培育的重要性,并对军校学员机务精神现状进行了深入分析,针对性地提出了军校学员机务精神培养途径。; 邹宇杰张恒毅马红强周凯吴志刚; 关键词：军校学员

基于克隆选择算法的发动机控制通道数学模型辨识: 2011年; 由于某型发动机电子控制器在工作过程中,其控制结构会发生变化,因而它的主要控制通道的动态响应过程为分段线性数学模型。为了获得精确的数学模型,提出采用一种基于改进克隆选择算法的辨识算法。实验及仿真结果表明:该算法辨识的模型与实际系统接近,能准确辨识出系统的结构跳变时刻及其分段数学模型参数;与其他辨识算法相比,具有辨识精度高、计算稳定和适应性强等优点。; 胡金海谢寿生曾庆敏彭靖波; 关键词：航空发动机电子控制器数学模型系统辨识克隆选择算法

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真被引量：8: 2013年; 为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统。研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿。仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接。; 王旭峰董新民孔星炜王龙程建锋; 关键词：自主空中加油机器视觉相对位姿

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