简介：科学技术的发展使人类进入现代社会,一切都方便、快捷、高效、丰富。然而大自然给人类的最美礼物—人生可以享受和陶醉其中的暗夜星空,却在现代社会的车水马龙、火树银花面前黯然失色。人们多想看到那浩瀚无垠、璀璨深邃的夜空,多想看看像镶嵌在蓝缎子上的宝石一样的满天繁星.为了弥补现代城市人暗夜观星机会的缺乏,很多天文人编制了好用的观星软件,虽然不能与真实星空相比,但足可以给初学者提供良好的辅助工具来认识星空,为真实观测做必要的准备。

简介：提出了一种故障模拟方法——多故障信息标志的临界路径跟踪。虽然其基本概念类似于临界路径跟踪（CPT）和故障信息跟踪（FIT）,但是这种方法能大大减少扇出源的分析数量,故障在FFR中的传播比CPT中更加有效。本算法已用C语言在386微机上实现,并给出了ISCAS’85的十个组合电路的实验结果。

简介：新年伊始,万象更新。2018年开门红,1月2日我们就迎来了今年第一个满月(十五),同时也是最近一次观察'超级月亮'的好时机。'超级月亮'这个说法,是1979年由美国人提出的新名词,是指新月或者满月时,月亮位于近地点附近,离地球近而看起来比平时更大的现象。一般来说,月亮在任何月相时都可能经过近地点,但只有月

简介：红外搜索与跟踪系统（IRST）是一种被动式全景监视手段，能够根据目标的红外特征——加热的空气或发动机的废气，探测和跟踪在空中飞行高度较低的目标，从而为雷达提供非常重要的辅助手段，或者说提供一个可供选择的电磁判断工具，因为此时雷达的探测性能往往会下降。

简介：针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题，提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布，利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布；然后对每个聚类进行采样；最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明：算法在目标发生快速机动情况时，跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波，且对遮挡具有较好的鲁棒性。

简介：很多同学多次外出野外观星,对恒星的观察已经很熟悉了,对四季的星空已经很了解了,但谈到观察行星,就没有太多经验了。的确,观察行星需要更多的时间和耐性,经过一段时间连续的观察、记录和比较,才能获得有用的数据,分析出行星运动的轨迹和规律。

简介：月食发生的条件大家都知道月球围绕地球转动,而地球带着月球一起围绕太阳转动。如果三者运动恰巧连成一条直线,太阳光照射地球产生的阴影就可能落在月球上,也就是说地球的影子遮挡了阳光而发生月食(见图1)。如果太阳、地球、月亮三者在运动中总是在同一个平面上,那么月球每一个月围绕地球一周,都有可能使三者连成一条直线。但天体在天空中运动是立体的,月球围绕地球公转的轨道(白道)与地球围绕太阳运行的轨道(黄道)并不在同一个平面上,而是偏离一点角度,而且这个角度也随运动而变化(4°57′～5°19′之间,平均值约为5°09′)。虽然偏离角度不大,但造成太

简介：对于生活在地球上的人类来说,冬天冷夏天热这种气候现象大家都司空见惯了,但是什么原因引起的,就众说纷纭了。有人说冬天冷是因为太阳离我们比较远,夏天热是因为太阳离我们比较近.这种说法正确吗?我们知道,地球绕太阳公转的轨道不是一个理想的圆形,而是一个椭圆形,所以地球在公转的时候距离太阳有时远有时近。但可不是在冬天离太阳远哦.正相反,如图1所示,地球在每年1月份(北半球冬季)过近日点,在每年7月份(北半球夏季)过远日点。

简介：大家都知道月球是绕地球旋转的卫星,本身不发光,月光是月球反射的太阳光。我们在地球上看月亮,看到的是月球被太阳照亮的那部分,有时看到的多一些,有时看到的少一些,见图1。我们在地球上看到月亮在天空中的运动,是地球自转和月球绕地球公转两种运动的合成。这两种运动可以分解为:1.周日运动,就是月亮自东向西的运动(一天一周期,对应地球自转)。2.周月运动,就是月亮自西向东的运动(一月一周期,对

简介：研究了在有界干扰情况下一类非线性反馈混沌系统的鲁棒同步状态观测器设计问题。基于Sylvester矩阵方程的参数化解,将非线性反馈混沌系统的鲁棒同步状态观测器设计问题转化为带有约束条件的优化问题,通过解决该优化问题得到鲁棒同步状态观测器的增益矩阵,从而达到了干扰信号解耦目的。数值算例及其仿真结果表明:该非线性反馈混沌系统的鲁棒同步状态观测器的设计方法是简单有效的。

简介：年初以来，湖南省湘潭县的200名退役士兵，报名参加该县退役士兵职业教育和技能培训班，分别接受制造、加工、服务、种植、养殖等专业培训。

简介：

简介：为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。

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