介绍了地空导弹发生接力制导的3种作战情况以及接力制导的作战流程; 从制导误差和制导交接成功概率出发, 构建了制导决策优选模型; 利用制导决策优选模型对地空导弹接力制导决策进行仿真验证, 仿真结果表明, 制导决策优选模型能够选出最优的制导通道, 可为指挥员决策提供依据。

针对嵌入式大气传感器系统算法软件更新困难的问题, 设计了一种专用于嵌入式大气传感器系统的在应用编程的数据解算卡。该数据解算卡以DSP+FPGA结构为核心, 利用特殊的中断控制逻辑保证I２C传输过程不被打断, 利用Flash的扇区结构可靠地实现在应用编程。试验仿真结果表明, 该数据解算卡能够简单、快捷地实现解算软件的在应用编程, 满足常用嵌入式传感器系统算法软件运行要求。Application Programming SHAN Yan-hu, WEI Shu-wen, YANG Yu-hua, JIAO Xin-quan

针对大数据下产生式规则推理效率低下的缺点以及异构信息融合时知识元权重分配困难的问题, 以数据和音频两种异构信息为信息源, 设计了基于梯次推理获益原则的产生式规则知识表示方法。根据映射特征向量与非映射特征向量知识元灵敏度的不同, 采用分组分级的推理策略;采用互信息-信息增益作为获益尺度, 根据知识元特征的获益值确定各知识元的权重。以某飞行数据和同步座舱音频为信源模拟了发动机故障实例并进行故障预测, 验证了梯次推理和获益原则的产生式规则表示方法具有较高的执行效率、知识元结构强度和较好的推理效果, 可以应用于实际工程的故障诊断和预测。

随着**任务日益复杂, 未来航空作战是一种需要多种数据链资源融合共享的多平台联合作战。软件定义网络(SDN)的发展为多数据链网络的全局管控提供了全新的设计思路。充分考虑多种链路并存下的网络资源融合情况, 提出了基于SDN的多数据链网络控制架构。通过对数据链子网映射提出基于节点需求的子域划分(NDSP)算法, 实现了物理子域的合理划分, 然后在此基础上利用改进多目标模拟退火算法(ISA)进行中心交互节点的选取, 完成了对作战网络的全局管控。实验结果表明, 所提的NDSP算法在多数据链融合的网络中进行子域划分时具有更好的应用性, 而ISA算法对网络交互路径的平均时延和平均失连率有显著改善效果。

协同攻击时反舰导弹的航路规划是航路规划问题中较特殊的一种。分析了反舰导弹进行协同攻击时对航路规划的特殊要求, 并指出了反舰导弹自身对其航路规划的约束; 针对上述特点, 提出了一种基于几何原理的反舰导弹快速航路规划方法。对此航路规划方法进行介绍及仿真验证, 结果表明, 使用此方法可以解决反舰导弹协同攻击时的航路规划问题。

针对差影法弹孔目标检测存在过检、漏检、易受噪声干扰和对成像条件要求高等问题，提出了一种基于融合技术的小波变换的弹孔目标检测算法。在小波域中，对低频和高频子图像分别采用不同的融合规则修正弹孔目标的小波变换系数，加大目标的小波变换系数，减小或者置0非目标的小波变换系数，再分别进行模极大法和小波降噪处理，最终经小波逆变换后得到只包含弹孔目标的图像。实验结果表明，该算法用于弹孔目标检测，不仅克服了差影法存在的易受干扰的问题，而且弹孔边缘清晰、连续，提高了弹孔检测的准确性和精确性。

针对一种微小型制导弹药结合气动计算和基于加速度计的弹体攻角估算方法, 进行了攻角辨识研究。建立了气动模型, 计算得到制导弹药典型飞行条件下的气动与平衡攻角数据。利用气动力特征建立了一种攻角辨识模型, 提出一种弹上惯性测量单元(IMU)硬件布局方案。结合试验数据, 给出了制导弹药的攻角辨识结果。与仿真结果的对比分析表明, 基于飞行试验数据的攻角辨识结果与气动仿真结果较为一致, 证明所提出的攻角辨识方法合理可行。

强化学习中基于马尔可夫决策过程的标准Q-Learning算法可以取得较优路径, 但是方法存在收敛速度慢及规划效率低等问题, 无法直接应用于真实环境。针对此问题, 提出一种基于势能场知识的Q-Learning移动机器人路径规划算法。通过引入环境的势能值作为搜索启发信息对Q值进行初始化, 从而在学习初期便能引导移动机器人快速收敛, 改变了传统强化学习过程的盲目性, 适用于真实环境中直接学习。仿真实验表明, 与现有的算法相比, 所提算法不仅提高了收敛速度, 而且还缩短了学习时间, 使得移动机器人能够迅速找到一条较优的无碰撞路径。

针对GPS信号精捕获存在的捕获速度和精度间矛盾的问题, 提出基于正交搜索的GPS信号精捕获算法。算法首先根据GPS信号粗捕获结果去除码相位, 然后根据粗捕获结果和分辨率构造一组非正交的正弦备选函数, 并采用Gram-Schmidt正交化方法实现频率精捕获。算法鲁棒性较强, 计算简单、易于实现。实验结果表明, 所提算法频率捕获性能优于目前普遍采用的补零FFT方法, 频率捕获精度较高, 收敛速度较快, 很好地平衡了捕获速度与捕获精度之间的矛盾, 适用于当前移动导航定位设备应用场合。

针对传统“是非制”评判方法过于粗略以及导弹测试数据的不确定性问题, 将导弹状态重新细划为“良好”、“较好”、“堪用”、“拟故障”和“故障”5个等级, 提出了基于云模型和贝叶斯网络的导弹状态评估方法。结合云模型获得性能测试参数与各个状态等级的隶属关系, 采用贝叶斯网络建立多参数状态融合的评估模型, 并且引入DS/AHP方法进行条件概率赋值以减少专家推断过程中的不确定性。

常用的卫星导航接收机载波跟踪环路在高动态环境下易失锁, 导致接收机无法提供精确的导航信息。针对此问题, 提出一种利用支持向量机的锁频环辅助锁相环的新的载波跟踪算法。首先, 引入一种判决因子描述环路当前的运行情况, 然后,根据输入的判决因子的大小实时调节载波跟踪环路中锁相环和锁频环对环路更新参数计算的贡献大小, 利用支持向量机算法建立起判决因子和环路融合权值之间的非线性关系。仿真结果表明, 该方法能极大地减小锁相环在高动态环境下的鉴相误差, 一定程度上提高载波跟踪环路在高动态环境下的跟踪性能。

为了更有效地评估3D设备观测导致的视觉疲劳, 首次采用动态贝叶斯网络对3D观测者的立体视觉疲劳概率进行计算。在构建有向无环图的过程中考虑立体视觉中的多种因素与疲劳现象之间的相互关系, 在疲劳节点上加入生理特征节点与动态因素进行合理评估, 使得各节点的状态与贝叶斯网络节点的状态概率一一对应, 为立体视觉疲劳概率评估提供了系统的方案。结果表明, 与当前MOS方案相比, 采用动态贝叶斯网络的方案更为全面地分析了观测者的疲劳状态, 所评估的疲劳概率比观测者的主观结果更精确, 更为接近实际情况。

基于sigma-ε模型估计并分析了不同接收机、不同类型卫星载波相位观测量的方差分量, 发现该分量的变化与卫星的类型和接收机均有密切联系。为构建更真实的随机模型, 结合最小二乘法和MINQUE法来实时估计不同类型卫星的方差分量。然后, 通过实验对该方法的性能进行了评估, 结果表明: 相比于经验模型, 该方法在短基线的情况下能提高相对定位或方位角的精度和稳定性, 方位角精度和极差均可提高10%左右, 东、北、天3个分量的精度和极差也有约5%~10%的提升。

提出了基于PXI总线接口的基带全数字塔康信号模拟器实现的总体方案及控制方法, 利用FPGA芯片运用数字方法完成基带信号生成以及各种接口控制电路; 利用PCI9054接口芯片实现PXI总线和本地总线的协议转换, 系统软件用Verilog语言在QuartusⅡ集成开发环境下开发完成, 然后下载到FPGA芯片上。结果表明, 该模拟器能够满足对塔康机载设备方位、距离、灵敏度等自动测试时的要求, 提高了测试效率,解决了传统模拟器体积大、精度低, 不易集成及自动测试效率低等问题。

在布雷方案的制定工作中, 针对人工作业方式和布雷辅助决策系统自动化水平不高、方案制定效率低、精确度不高、可靠性不强等问题, 提出了一种新的布雷方案快速自动生成方法。该方法设计了一种港口口门和主航道发散模型, 考虑了多种海洋环境因素和敌对反水雷威胁的影响, 结合大地主题解算理论及水深插值与提取技术, 能够快速地自动生成精确的港口封控布雷方案。仿真实验与结果表明, 该方法生成的布雷方案符合海域的实际情况, 准确性、可靠性和实用性较好。

在复杂快速多维度约束系统中, 针对在显式模型预测控制离线计算时, 计算量大、处理缓慢、内存占用过高等问题, 提出了一种基于剥离饱和区域的高效显式模型预测控制算法。结合多面体、分段仿射等相关概念和波利亚定理, 利用显式控制器反馈饱和特性, 去除饱和区域, 保留非饱和临界区域, 从而达到减少状态分区数量和计算量的目的。根据解耦后四旋翼飞行器的两个状态空间子系统简化模型, 实现了姿态角在扰动后的快速准确调节。数值仿真和半实物仿真实验均验证了该算法在四旋翼飞行器姿态控制上的有效性和优越性。

针对空间合作目标的靶标提取、匹配与相对位姿解算问题, 利用 TOF相机采集的灰度和深度信息进行目标检测与关键点筛选的靶标提取, 基于此进行特征点匹配并确定合作目标的相对位姿。首先, 基于灰度信息进行目标检测, 接着,结合深度信息与靶标形态筛选关键特征点, 然后, 利用马尔可夫随机场(MRF)的确定性退火算法进行特征点匹配, 最后, 利用SVD算法解算位姿获得目标航天器和追踪航天器之间的相对位置、姿态关系。实验表明该方法计算量少、鲁棒性较好。

光电搜跟系统在低速跟踪状态工作时, 由于转轴之间存在非线性摩擦力矩, 会引起跳动或“爬行”现象, 非线性摩擦力矩还会降低角分辨率和重复精度, 对跟踪精度的影响很大。对此, 提出了一种基于遗传算法的摩擦建模与补偿方法: 首先, 选取Stribeck摩擦模型, 利用遗传算法辨识光电搜跟系统的Stribeck摩擦模型, 以获得较高的模型拟合程度, 降低拟合误差; 在此基础上, 对所辨识出的摩擦进行前馈补偿, 以减小非线性摩擦力矩对光电搜跟系统性能的影响; 仿真和实物实验证明了所提方案的有效性, 提高了光电搜跟系统的控制性能, 取得了较好的补偿效果。

针对海上运动目标定位误差较大的特点, 制导炮弹多发同时弹着法(MRSI)可有效提高命中精度和火力密度。初速可控舰炮具有发射弹丸初速可调的优势, 发射的制导炮弹可以进行弹道修正并以预先规划的制导律攻击目标。通过建立炮弹外弹道模型和带落角约束的最优制导律, 提出了海上目标提前点计算方法, 根据制导炮弹弹道特性, 在分析初速固定舰炮火控方法的基础上, 研究了初速可控舰炮的火控解算方法, 并进行了算例仿真。结果表明, 初速可控舰炮可大幅增加同时弹着的弹丸数量, 增强火力密度。

旋翼飞行机器人是在多旋翼飞行器上加装机械臂的新型空中机器人系统。针对其与外界环境的交互作业, 提出了一种抗干扰任务空间目标物作业控制策略。首先, 在广义坐标系下推导出旋翼飞行机器人的运动学模型与动力学模型, 明确了系统的输入输出关系; 其次, 将整个系统分为位置、姿态和机械臂3个控制环, 并采用线性自抗扰控制算法设计了抗干扰控制器, 在控制算法中, 将线性扩张观测器和PD控制律分别用来估计与补偿集总干扰; 进而, 分析了所设计控制算法的稳定性以及对控制器参数进行了整定; 最后, 搭建了实验系统对目标物抓取作业控制进行了实验验证。实验结果表明, 所提控制算法抗干扰能力强、响应速度快, 能够有效保持旋翼飞行机器人作业时的位姿稳定。

针对目前我国弹道导弹的预警卫星星座系统资源优化配置问题, 提出基于动态规划方法的多目标卫星星座资源优化配置方案。该方法从本质上讲是一种非线性规划方法, 原理可归结为一个基本递推关系式, 通过将预警卫星星座单帧时间内可观测到弹道目标的星座作为一种资源进行分配, 建立星座方案评价函数, 使丢失弹道目标的可能性最小, 从而达到不丢失目标或部分状态信息的目的。实验表明该方法是卫星星座资源配置的有效方法, 同时通过与其他算法对比, 证明了该方法可以使卫星星座资源发挥其最大的作用。

针对SAR图像舰船目标识别中存在的数据不平衡问题提出了一种基于批内平衡采样和模型微调的两阶段迁移学习方法。首先使用批内平衡采样方法得到类间数量平衡的训练集, 然后使用该数据集预训练模型, 最后通过迁移学习和模型微调继续训练不平衡数据并完成测试。针对一般三通道CNN模型在处理单通道SAR图像时会出现参数冗余的问题,设计了一种用于SAR图像识别的轻量化CNN模型。通过单通道卷积核、深度可分离卷积和用全局平均池化代替全连接层3种策略有效降低了模型的参数量。在公开数据集OpenSARShip上的实验结果表明: 所提方法有效提升了少数类的识别精度, 缓解了数据不平衡问题对识别结果的影响; 所提轻量化CNN模型在保证识别精度基本不变的前提下, 使传统三通道CNN模型的模型大小和单次迭代时间分别降低约58.86%和63.62%。

针对四旋翼无人飞行器的强耦合、欠驱动、非线性强以及参数不确定等因素, 将小脑模型(CMAC)神经网络算法引入系统, 并与传统PD控制算法结合, 以改善系统的动静态性能。以传统PD控制实现对高度的反馈控制, 以CMAC神经网络进行前馈控制, 实现对高度模型的逆模型控制。仿真结果表明,该方法较传统PID控制的动态过程超调量小、响应快速, 且稳定性好, 系统抗干扰能力强。