基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

移动机器人助力生活用纸行业技术领先生产商

如今,成功的生产有赖于良好的管理和安全的工作场所。移动机器人可帮助企业实现这些目标,也是主动规划工厂原料和安排运输的一个关键技术部件。移动机器人的革新已经渗透到经销和物流环节,并将最终直接影响每个人,包括到消费者家门口的最后一英里交付。在当今这个产品上市速度和动态生产流程至为关键的世界。     

36.8m双甲板冷冻拖网渔船螺旋桨设计

拖网渔船螺旋桨设计需考虑航行工况和拖网工况。常规螺旋桨设计只考虑航行工况,如何解决拖网工况下的燃油消耗,提高船舶节能环保能力,是拖网渔船一直考虑的问题。本文详细描述了HC8159型36.8m双甲板冷冻拖网渔船的船机桨的匹配,重点描述了该船双速比齿轮箱的选取及螺旋桨计算,经过多年的实践证明,该船选定的双速比齿轮箱及设计的螺旋桨完全达到设计初期的期望。     

循环流化床提升管内聚团速度的研究

聚团是气固循环流化床(CFB)中最常见的现象,对气固之间的热量和质量传递有重要影响。为了考察循环流化床内不同运动方向聚团速度的特性,采用高速相机对提升管内气固流动进行摄像,并利用Matlab图像处理程序,分离出颗粒聚团区域并计算颗粒的运动速度。采用拉格朗日(Lagrange)法计算聚团速度,并根据聚团运动方向对上行和下行聚团的速度分别研究。研究结果表明:采用拉格朗日法能准确地计算聚团速度,上行聚团速度略大于下行聚团速度,聚团速度主要分布在[?3,3] m?s?1且随表观气速的增加而增加;边壁区域下行聚团数量远大于上行聚团数量,中心区域上行聚团数量略大于下行聚团,下行聚团数量占聚团总数的60%～70%。聚团速度沿轴向高度略有增加,在顶部受出口的影响略有减小。聚团横向移动在边壁区域较小,中心区域较大。     

速度管柱工艺在东海某气井的研究与实践

东海多以边底水气藏为主,而气井出水一直是制约气井产能及寿命的一个难题,产水气井开采中后期,由于产层压力下降、水量增加,往往出现积液不能及时排出而使产量降低甚至停止自喷生产的情况。该文介绍了速度管柱排液采气的工艺研究以及现场应用情况,并从工艺和工程上进行分析和总结,具有较好的技术应用价值。     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。     

基于组合双向拍卖的云资源调度方法

针对跨数据中心的资源调度问题，提出了一种基于组合双向拍卖（PCDA）的资源调度方案。首先，将云资源拍卖分为三个部分：云用户代理报价、云资源提供商要价、拍卖代理组织拍卖；其次，在定义用户的优先级及任务紧迫度的基础上，在拍卖过程中估算每一个工作发生的服务等级协议（SLA）违规并以此计算云提供商的收益，同时每轮竞拍允许成交多项交易；最终达到根据用户等级合理分配云资源调度的效果。仿真实验结果表明该算法保证了竞拍成功率，与传统一次拍卖成交一项的组合双向拍卖方案相比，PCDA在竞拍时间段产生的能耗降低了35.00%，拍卖云提供商的利润提高了约38.84%。