红外／雷达双传感器融合目标跟踪算法

实现雷达和红外融合跟踪的基本思路是：首先提取红外成像的目标质心并将其转换到惯性坐标系：然后用最小二乘规则对红外传感器的冗余角度数据进行压缩，以产生在时间上和雷达测量对准的伪角度测量：再通过加权平均的方法分别与雷达的方位角和俯仰角测量进行融合处理，以得到同步数据融合估计。采用了由拉格朗日算法所求得的约束极值作为权系数，使用扩展的卡尔曼滤波方法设计跟踪滤波器，将基于雷达和红外融合得到的数据用于更新滤波器的目标状态。     

用脉冲激光同轴全息技术测量微射流

强冲击载荷下自由表面的粒子喷射现象还没有被清楚认识，很难从理论上给以准确的计算模型，因而从实验测定材料在冲击载荷下自由面面喷射物质的分布和粒子尺寸大小就显得非常重要。测量微粒场的脉冲激光同轴全息技术，具有在纳秒或更在短时间内“固化”运动微粒场、测量精度高、景深长、光路简单和获得的信息量大等优点。这些优势使得脉冲激光同轴全息技术成为研究微喷射场的重要测试手段之一。     

串联双环光微谐振器的滤波特性

详细研究了串联双环光微谐振器的光带通滤波特性，给出了其通带带宽的公式，分析了出／入环光耦合系数和环间光耦合系数对通带特性的影响，计算并特别强调了滤波通带的结构特点，也分析了微环中存在的光损耗对串联双环光微谐振器的滤波特性的影响。     

量子算法的NMR实现方法

量子计算机是一种以量子耦合方式进行信息处理的装置[1 ] 。原则上 ,它能利用量子相干干涉方法以比传统计算机更快的速度进行诸如大数的因式分解、未排序数据库中的数据搜索等工作[2 ] 。建造大型量子计算机的主要困难是噪音、去耦和制造工艺。一方面 ,虽然离子陷阱和光学腔实验方法大有希望 ,但这些方法都还没有成功实现过量子计算。另一方面 ,因为隔离于自然环境 ,核自旋可以成为很好的“量子比特” ,可能以非传统方式使用核磁共振 (NMR)技术实现量子计算。本文介绍一种用NMR方法实现量子计算的方法 ,该方法能够用比传统方法少的步骤解决一个纯数学问题。基于该方法的简单量子计算机使用比传统计算机使用更少的函数“调用”判断一未知函数的类别。     

Atomic-scale simulation of nano-grains:structure and diffusion properties

Nanograins are characterized by a typical grain size from lto 100 nm.Mclecular dynamics aimubations have been carried out for the nanograin sphere with the diameters from 1.45 to 10.12 nm.We study the influence of grain size on structure and diffusion properties of the nanograins.The results reveal that as the grain size is reduced,the fraction of grain surface increases significantly,and the surface width is approximately constant；the diffusicn coefficlent is increased sharply,and the relation of the diffusion coefficient and the grain size is close to exponential relation below 10nm.     

模糊关系矩阵传递闭包的Warshall算法

通过对照关系的传递闭包和模糊关系的传递闭包，把求关系矩阵的传递闭包的算法完整地推广到模糊关系矩阵上。     

基因组重排问题的一个近似算法

分子生物学中基因无方向的反向基因组重排问题在数学上已被证明是一个NP困难问题．基于断点图的概念，给出一个时间复杂性为O(max{b^(π)，nb(π)})，空间复杂性为0(n)的求其近似最优解的算法．其中n为基因组中基因个数，π=(π1,π2，…，πn)表示n个基因的一种排列，b(π)表示排列π中的断点数．数据实验的结果表明，该近似算法可以求得较好的结果．     

袁家骝和他的科学贡献

1 生平 美籍华人、世界著名高能物理学家袁家骝先生,于2003年2月11日下午在北京协和医院逝世,享年91岁[1].     

基于进化人工神经网络的组合系统滤波技术

在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能.     

线性规划联合算法的理论与应用

本在[1]的基础上．较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用，指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。