我国军民融合研究热点知识图谱

论文试图通过近26年来军民融合研究的主要理论成果,总结出当前军民融合问题的研究热点和未来的发展方向。利用818篇有效文献和共词分析方法,绘制出军民融合聚类系谱图和热点知识图谱。研究发现,推进军品生产体系和军工企业绩效的改革,实现国防工业的转型升级、以技术创新驱动国防科技和武器装备建设不断发展、充分利用军地资源建立长期新型通识类和联合作战人才培养规划是军民融合问题的研究热点和重点;国防知识产权和自主创新相关问题尚未得到足够的重视;航天工业和卫星应用等方面研究未来需要与其他方向紧密结合。军民融合领域未来的研究应继续关注军民融合热点问题,重视隐蔽方向和未来军民融合的发展方向,加强跨专业领域、军民两地合作研究。     

基于接收机钟差约束的地基伪卫星导航改进方法

采用地基伪卫星对飞行器进行导航时,由于布站场地有限不可避免地会出现定位构型差的情况,当仅用伪距和伪距变率进行定位定速时,若采用典型的单历元卫星定位定速算法,那么对飞行器的定位定速精度就会比较差。通过分析发现,地基伪卫星导航系统用户接收机钟差和钟差变率的求取不准确很大程度上影响了定位定速精度。针对这种情况,提出了通过提高地基伪卫星接收机钟差和钟差变率的求解精度来提高定位定速精度的方法。首先根据接收机钟差和钟差变率的模型得到它们的观测方程,然后将其加入到单历元定位定速方程组中参与定位定速解算,仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

一类二维ARMA模型的判阶及参数辨识的一种算法

本文首先推导出了二维ARMA模型的冲激响应序列h(i,j)与模型参数集{a_(ij)}及{b_(ij)}的关系式,并给出了证明。利用导出的关系式,给出了一种用冲激响应序列确定二维ARMA模型的阶的算法,进而给出了基于冲激响应序列及己确定的阶,求模型参数集{a_(ij)}及{b_(ij)}的算法。由这些算法得到了一种不同于FFT方法的由冲激响应序列求二维频率响应的方法,它与传统的FFT方法比较,具有运算量小,分辩率高及能给出连续频响的优点。最后给出了微机仿真的例子。该算法加以修正后可用于Radar目标辩识和图象重建应用中。     

航空集群机载网络Failure-Oblivious路由策略

航空集群机载网络作为集群成员间信息交互的纽带,其路由策略性能优劣直接影响信息传输实时性与可靠性,从而制约网络化集群作战效能发挥.考虑到航空集群机载网络具有诸多不确定性,为应对路由失效以及尽可能避免路由更新,从路由选择算法的角度,在软件定义网络架构下提出Failure-Oblivious路由策略.与传统路由策略不同的是,...     

地基伪卫星导航系统的伪距精度估计方法

地基伪卫星导航系统的伪距和伪距变率精度对评估系统的导航性能或其信息与其他系统导航信息的融合意义重大。目前的伪距和伪距变率精度估计方法基本上都是针对卫星导航系统的,并且没有充分考虑地基伪卫星导航系统自身的特点。通过构造伪距和伪距变率精度观测量,利用地基伪卫星导航系统可产生较差定位构型的特点,提出了一种在外测系统定位定速精度较差且存在杆臂长度的情况下仍然能够获取准确估计量的伪距和伪距精度估计方法。仿真结果表明所提方法可有效地估计出伪距和伪距变率的精度而且具有较强的适用性。     

利用整帧翻转的SRAM型FPGA故障注入加速算法

不可恢复异常比特位(unrecoverable-sensitive bits, UR-SB)不能通过定时刷新修复,会造成卫星载荷在轨服务的长时间中断,是地面故障注入试验需要着重评估和改善的。但UR-SB占比极低,若采用传统逐位翻转故障注入方法,其测试耗时太长,效率极低。提出了一种基于整帧翻转的静态随机存取存储器型现场可编程门阵列的故障注入加速算法,其通过整帧翻转能够快速筛除不存在UR-SB的配置帧,并进一步用二分法对存在UR-SB的配置帧进行快速搜索,有效加速了UR-SB的精确定位过程。以在轨常用XQR2V3000器件为例,理论分析在较差情况下测试效率可提升207倍,信号生成载荷实测结果最高可提升949倍,理论分析和实测结果均验证了所提加速算法的有效性。     

微型导弹纵向扰动抑制控制系统设计

为解决微型导弹所面临的扰动影响,同时充分继承工程经典线性频域设计方法,提出基于H_∞综合和等效输入扰动的扰动估计与抑制控制方法,应用于微型导弹纵向控制系统设计。该方法通过建立等效输入扰动系统解决非匹配扰动问题,采用H_∞优化将频域分析应用于扰动滤波器和复合控制器设计,以实现扰动估计与补偿,同时保证系统全局稳定性。通过时域及频域数值仿真,以及同扩张状态观测器控制方法和扰动观测器控制方法的拉偏对比分析充分验证了该方法的可行性和有效性。     

卫星导航系统功率增强子星座优化设计与性能分析

卫星功率增强技术是提高区域导航信号抗干扰性能的一种有效措施,在卫星导航全星座中优选出卫星数量少、服务性能优的功率增强子星座,是新一代卫星导航系统建设迫切需要解决的问题。因此提出基于卫星数最少准则的功率增强子星座优化设计方法,详细介绍设计流程、数学模型及最优解搜索策略;定义了可用性水平、精度水平和覆盖范围等指标评估功率增强子星座性能;以GPS为例,分别针对覆盖点目标和区域目标两种应用背景进行功率增强子星座优化设计及性能评估。分析结果表明:全球范围内任意目标点进行功率增强需要12～17颗卫星;实现对我国沿海地区的连续覆盖需要18颗功率增强卫星;覆盖整个亚太地区则需要全星座24颗卫星都具备功率增强能力,这样才能满足其连续性和精度要求,此时最优功率增强子星座的服务范围可扩充至全球区域。     

基于改进PSO的装备维修任务调度方法

针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法.建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性.     

基于深度学习的战役初始态势认知方法

战役初始态势不仅影响着整个战役进程,而且对战役筹划的影响也极为显著。以深度学习为代表的人工智能技术突飞猛进,为我们利用人工智能技术实现自动识别复杂的战役初始态势、模拟战役指挥员的经验知识带来了契机,作者就此问题进行初步探索性研究。对战役初始态势的概念及其类型进行了介绍,探讨了基于深度学习的战役初始态势认知模型构建,对模型构建步骤、输入和输出的设计进行了探讨,对卷积神经网络的基本思想、结构、训练进行了介绍,在示例中介绍了样本数据的录入程序、卷积神经网络的具体结构与应用程序,验证了方法的可行性与有效性。所提出的战役初始态势认知方法可以在一定程度上获得指挥员对战役初始态势的经验知识。