动态疏散逃生系统研究及其应用

保证人员疏散安全是建筑防火安全设计的重要目标之一,而疏散逃生设施是疏散设施不可或缺的组成部分。分别从理念、技术和应用层面介绍动态疏散逃生系统在机场环境中的应用,该系统实现了信息化控制管理,可根据火灾实时情况动态引导人员疏散,具有语音、调整疏散路径、光流等特点,实现＂安全、准确、迅速＂地引导人员避烟逃生,较以往应急疏散指示灯具具有更高的可靠性和安全性。     

SAR在飞行器组合导航系统中的应用

SAR是雷达理论和技术发展到一定阶段的基础上诞生的一种具有高分辨率的成像雷达,它在众多领域得到了广泛的应用。在飞行器组合导航系统中,利用SAR图像进行图像匹配,可以极大地提高系统的导航精度。介绍了SAR、组合导航系统的发展及研究现状。重点介绍了SAR在飞行器组合导航系统中的应用,并给出了具有较高精度、容错性和自主性的INS/GNSS/SAR组合导航系统的原理、结构及仿真结果。     

基于空空导弹攻击模态的火/飞耦合器设计与仿真

火力/飞行综合控制系统可以实现快速精确的瞄准攻击,并可完成一些由人工无法实现的机动攻击.火/飞耦合器是整个综合控制系统的核心,是联系火力控制系统与飞行控制系统的枢纽.采用经典控制理论与数字仿真参数寻优相结合的方法,分析和设计一种火/飞耦合器模型,并给出仿真结果.     

一种大规模数字I/O通道的扩展方法

针对控制系统中普通数字I/O卡的通道数无法满足大规模数字I/O要求的问题,提出一种数字I/O通道扩展方案,并设计了一种32路光电隔离多通道数字I/O板,通过一个简单实例说明了这种扩展方案的具体实施,并证实其有效性.     

基于智能变后缘的超微型无人机高度控制研究

针对微型旋翼飞行器在飞行时,因旋翼表面容易发生流动分离而造成升力损失的问题,开展了采用连续后缘襟翼(CTEF)来改变飞行器升力的技术研究。首先,开展了不同安装角下微型旋翼的推进性能研究,建立了微型旋翼模型,对其进行推进性能分析;然后,利用P(VDF-TrFE)材料制作CTEF,采用单向流固耦合的方法对使用CTEF的旋翼进行推进性能分析,结果表明后缘襟翼在电压驱动下可以实现有效偏转,偏转产生的等效安装角在12°左右,最高可将拉力提升40%;最后,基于PID控制器设计无人机高度控制系统,通过控制驱动电压,实现控制无人机高度的目的。仿真结果表明控制系统的响应时间在6 s左右,超调量在5%左右。研究表明,提出的基于P(VDFTrFE)材料的无人机高度控制系统可以实现无人机高度通道的有效控制,证实了CTEF在旋翼飞行器控制方面的潜力。     

基于多智能体决策技术的远海物资保障模型

针对远海防卫后勤保障特点,基于Anylogic仿真软件,以作战力量、保障点、保障力量等为智能体模拟了远海物资保障流程,建立了远海物资保障模型,提出了两种保障方案,并以成本费用、补给时间、补给效率为指标,对两种方案进行了对比评估,得到了最优保障方案。结果表明,利用多智能体仿真技术能有效实现远海物资保障方案问题求解,降低补给时间和成本,提高补给效率,为远海物资保障方案的研究提供技术参考。     

基于课程强化学习的联合海空博弈决策模型训练方法

针对多智能体深度强化学习在解决联合海空作战战术博弈决策模型难以训练优化问题,结合多智能体深度强化学习在智能化指挥决策问题中的应用性优势,以及课程学习在复杂问题研究中的改进优势,构建基于马尔可夫决策过程的联合海空战术决策过程模型,提出基于复杂度指数函数的任务复杂性度量方法,建立基于值分解网络算法的求解模型。针对一个典型联合海空作战战术决策场景,构建从易到难的课程学习任务和模型求解框架,设计针对任务的决策模型训练方法,在兵棋推演仿真系统上,对模型训练方法的可行性进行了验证。     

一种面向异构车载通信中基于高效签密的安全通信机制

采用不同加密技术的车辆或者其他通信实体进行通信,就形成了异构车载网络。针对异构车载网络的安全和隐私问题,提出轻量的基于身份的条件隐私保护的签密算法（Lightweight Identity-based Conditional privacy-preserving Signcryption,LICS）。LICS算法利用双线性对满足车间通信的安全要求。同时,LCIS算法确保消息能够从基于身份加密（Identity-Based Cryptosystem,IBC）的车辆传输至基于公钥基础设施（Public-Key Infrastructure,PKI）的车辆。此外,LICS算法支持批量解签密,允许接收者同时批量处理多条消息,提高了解签密效率。在随机预言模型下基于q-线性Diffie-Hellman逆和q-强Diffie-Hellman的困难性问题下证明了LICS算法的安全性。性能分析表明,提出的LICS算法降低了算法的运算时间,减少了通信成本。     

人工智能非单调推理系统的研究

传统的逻辑推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。非单调推理的TMS存在着许多问题,如:没有处理模糊信息的能力、单状态、热衷于避免矛盾以及效率低等等。这些问题在非单调推理系统FATMS里能得到很好的解决。