无人飞行器协同探测构型方法研究

近年来,随着世界各强国的军事实力不断提升,飞行器协同作战被国内外学者广泛地研究和关注.主要针对携载传感器的飞行器在协同探测中的定位精度进行研究,通过改变飞行器间的距离、几何位置、发射时刻等条件,利用几何精度稀释(Geometrical Dilution of Precision,GDOP)来衡量飞行器协同探测的定位精度...     

移动机器人平台低成本自主导航系统设计与实现

定位、建图与轨迹规划是实现移动机器人在未知环境自主运动的核心技术,也是目前的研究热点。首先,针对未知环境建图和定位问题,设计一种基于视觉的低成本导航方案。该方案利用深度相机获取未知环境信息,构建环境地图,并基于ORB-SLAM2算法完成自身定位。其次,为保障移动机器人运行平稳性,设计了一种A*优化方案。该方案结合轮式机器人运动特点,对传统A*算法的节点扩展过程进行优化,并通过改进搜索算法的碰撞检测部分实现地面移动平台的三维避障功能,同时基于B样条曲线完成轨迹平滑。最后,在移动机器人实验平台上完成自主导航系统部署并进行实验验证。实验结果表明,系统单次规划所需时间在10 ms以内,建图平均误差为0.14 m。此外,所提自主导航系统所需硬件设备简单,便于快速部署,具有广阔的应用前景。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

面向工业物流服务的智能车及循迹算法的研究

将工业物流服务的智能循迹小车作为研究对象,并结合循迹算法原理,采用混合遗传算法,设计了智能循迹小车。经测试验证,小车能准确接收配送任务,按需求将物件运送到指定工位并语音播报提示,在行驶过程中能够自动避障,并在执行任务过程中能够将输运信息上传至上位机进行实时数据处理。最后,搭建了工业物流模拟服务平台,实现了对运送全程的追踪记录,进而提高工业生产自动化的程度,降低制造企业的生产成本,促进企业信息化建设。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。     

双站协同侦察雷达信号分选新方法

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

三机协同无源时差定位最优编队构型分析

针对未来空战中航空集群协同无源时差定位编队构型确定问题,提出了一种确定三机协同无源时差定位最优编队构型的方法。分析了确定集群编队构型的基本原理;归纳了4个三机编队构型决定因素:主辅机相对位置、基线夹角、基线距离以及主辅机高度差;将定位区域范围和定位距离作为衡量集群无源定位编队构型优劣的指标,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在火控引导阶段,当采用主机在后、辅机在前,基线夹角为150°,基线距离为60 km~80 km,主机与目标同高度且主辅机之间高度差为±(1-2)km的编队构型时,三机协同无源时差定位编队构型为最优。