基于几何算法的水下航行器路径规划

在分析水下航行器路径规划影响因素及主要障碍物特点的基础上,提出了一种基于几何算法的水下航行器路径规划算法,并采用该算法对障碍物进行建模和路径规划研究,解决了水下航行器航经多障碍物海区的路径规划问题.最后,通过仿真试验验证了该算法的准确性与可行性.     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

基于属性测度理论的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出了基于属性测度理论的辐射源识别方法。介绍了属性测度理论的相关知识,详细分析了属性识别模型,列出了基于属性测度的辐射源识别算法并给出了识别模型。最后通过仿真实验验证了此算法能有效处理辐射源信号参数的不确定性和模糊性,辐射源识别率优于经典的模板匹配法识别率。     

舰载被动传感器数据关联算法研究

针对ESM的属性关联和空间关联准确度不高的问题,提出了一种属性-空间综合关联算法。建立了属性-空间综合关联算法的功能模型,并对采用算法进行了描述和仿真。仿真试验结果表明,属性-空间综合关联能有效克服不同平台、相同目标属性关联和同一平台、不同辐射源空间关联存在的问题,且具有较高的关联准确度。     

狭窄环境中基于几何法的全局路径规划新方法

研究狭窄障碍环境下基于几何法的移动机器人全局路规划方法。用不同多边形表示机器人和障碍物,多边形集合构成环境地图。利用数组矩阵存储机器人和障碍物的顶点坐标,便于计算机进行识别、分析和计算。在此基础上,建立了两个子函数——障碍物筛选子函数和凸包计算子函数。通过对两个子函数的循环调用,找出所有较优无碰路径,最后根据一定准则选择全局最优路径。该算法把狭窄障碍环境中的路径规划问题转换成凸包计算问题,且能够生成多条可供替换的较优路径。当环境空间相对狭窄、机器人形状较为复杂,在路径转弯处作旋转运动时,可根据安全需要选择合适的运动路径,从而增加了算法的适用性。仿真结果表明:该算法简便高效,能够满足路径实时规划要求。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

基于多目标模拟预算最优分配的飞机维护计划

将多目标模拟预算最优分配算法和偏好规划引入到飞机维护研究中。模型分为优化阶段和决策阶段。在优化阶段中,将影响飞机维护计划的关键因素及优化目标用随机仿真模型表示,将偏好信息引入优化模型,提出了偏好多目标模拟预算最优分配算法,通过该算法获得成对非支配集合。采用多属性决策模型和偏好规划模型从成对非支配解中确定偏好非成对支配解。最后,运用决策准则获得最优方案。仿真表明该方法的有效性。     

基于改进人工势能的无人机编队与避障

针对多无人机V字型编队和躲避障碍物的问题,在传统人工势能的基础上结合距离约束和视线角约束,提出了领航法和改进人工势能相结合的编队方法。并通过将目标和障碍物信息融入势能函数设计的方法实现追踪目标和躲避障碍物。选择一架无人机为领导者并以其和目标为中心设计虚拟人工势场,使无人机形成V字型编队并以一定的距离和视线角追踪机动目标;以障碍物为中心构建虚拟的排斥力场,同时在编队的势能函数中引入障碍物位置信息反馈,使编队能够随着环境变化而自适应改变,主动躲避障碍;最后通过仿真实验验证了提出的算法。     

纯方位交叉定位算法分析

摘要：针对纯方位交叉定位中存在着地球曲率对定位精度影响的问题本文提出了基于正北方向修正和椭球模型两种定位算法。通过与传统的交叉定位算法比较,可以看出这两种算法具有较好的定位精度。在理论上分析了测量误差和观测站位置误差对定位精度产生的影响,给出了几何精度因子（GDOP）的理论推导和仿真结果。     

全地形加油车高机动性底盘选型研究

底盘选型研究是保证新型加油车机动性大幅提升的基础.评析了标志地面车辆通行能力的多种概念,根据车辆机动性评估原理,提出了涵盖车辆快速性、支承通过性和几何通过性的机动性量化评估模型.应用该评估模型评定了备选车辆的机动性,验证了评估模型的有效性,选定了全地形加油车高机动性底盘,为车辆机动性的量化评估提供了研究思路.     

基于ATV分析履带预张力对车辆软土通过性能的影响

对履带预张力对车辆软土通过性的影响规律进行了研究.采用ADAMS软件的ATV工具箱,建立了履带车辆与地面的相互作用模型.仿真结果表明,适当增加履带预张力可有效降低车辆的平均最大压力,并提高其挂钩牵引性能.该结论对履带车辆的设计者和使用者有一定的指导意义.     

基于巡逻历史与道路优先级的武警巡逻策略

针对武警巡逻车辆配置问题,引入了Dijkstra最短路径算法、K—means聚类算法以及计算几何的相关理论,建立了一套警车巡逻模型,并提出了评价巡逻效果的量化评价标准。采用Dijkstra与K—means算法解决了静态警车配置问题;针对警车动态巡逻方案的设计,提出了基于巡逻历史与道路优先级的道路概率选择算法,并给出了不同情况下的警车配置以及巡逻方案。通过MATLAB仿真实验,证明了算法及模型的先进性和实用性。     

机器人仿真系统中动态图形的快速生成和处理

本文提出一种用于三维动态图形快速生成与处理的算法,能适应机器人实时仿真的要求。算法包括几何体定义、变换、隐藏线消除和动画技术等内容。本算法使用Turbo-Pascal语言在IBM-PC机上运行通过。     

面向车辆通过性的地理因子分析与应用

全地形环境感知系统是研究车辆自主能力的重要部分，也是车辆安全行驶的绝对基础，而车辆的可通行区域分析则是环境感知系统中不可缺少的一步。本文分析了全地形环境下可能对装备车辆的地面通行性产生影响的众多地理环境因素，并结合多类型的地理环境因素，对包含地面坡度、植被、水系和建筑物等因素在内的，能够反映地面可通行性的车辆可通行区域以及装备车辆的可行驶区域进行规划。依托 ArcGIS平台和C++编程语言，对ArcGIS进行了二次开发，建立了一套针对全地形复杂环境下的路面可通行区域分析模型。该模型可以根据装备车辆的不同参数实现地理因子影响系数的设定，满足不同条件下车辆的可通行区域规划。     

基于区域定位重要度指标的GPS失效性分析

空间几何构型是决定GPS定位精度的关键因素之一。采用概率统计的思想,基于区域定位重要度指标算法,通过分析计算不同空间几何构型的几何精度系数,寻求对区域定位精度影响最大的卫星构型。在此基础上对GPS卫星进行重要度排序,并对GPS星座失效性进行分析。结果表明:此方法能有效找出对区域定位精度影响最大的卫星构型,并且避免了大规模仿真计算,快捷有效。     

基于复杂表面形状的端铣切削力模型

以传统的端铣切削力模型为基础,针对复杂加工表面形状,提出了一种更加符合实际加工情况的端铣切削力模型。该模型的建立涉及到复杂表面形状的几何表示、不同刀具轨迹的描述和刀齿-工件接触计算等关键技术。通过对模拟结果进行分析,验证了所建端铣切削力模型的有效性。     

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构

缺陷重构,即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数,是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性,提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段,径向基函数神经网络作为前向模型,引力搜索算法作为迭代算法,利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力,得到最优缺陷轮廓,实现缺陷重构。仿真和实验结果表明,基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率,具有较高的实用价值。     

基于稳态遗传算法的间歇式覆盖天基雷达星座优化设计

针对天基雷达星座的构型优化设计,建立了能够反映星座重要工作性能的单双基地间歇式覆盖模型、星间链路模型、双基地雷达的动目标检测模型,得到了低轨道卫星星座星间链路判断准则,给出了统计评价特性和综合评估指标体系。在此基础上,建立星座设计的优化模型,采用基于可行解搜索法的协同演化遗传算法并融入稳态遗传进化策略,有效地处理带有复杂计算的目标函数和约束条件的星座优化问题,计算分析实例表明利用该方法进行星座设计是非常有效的。     

基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真

为实现无人机航迹规划的实时性和交互性,建立了无人机动态仿真系统。以"捕食者"无人机模型为应用背景,结合MAK仿真技术的相关理论,利用蚁群算法计算了无人机航迹规划,并实现了Matlab平台下的实例仿真。基于构建的仿真系统,利用MAK软件实现了二维和三维飞行过程的显示,仿真效果理想,为无人机航迹规划结果的交互验证提供了一种有效的手段。