智能主体在侦察情报模拟仿真中的应用

针对侦察机构的特点,将智能主体(Agent)的理论应用于侦察模拟训练系统的开发。分析了侦察机构的能力组成,将侦察机构的能力分为六个部分:智能能力;侦察能力;机动能力;通信能力;隐蔽能力;作战能力。在此基础上提出侦察机构智能主体的结构和系统体系结构。经开发原型系统验证,模拟系统可以正确的反应战场上侦察机构的功能和特性,该方法可以满足侦察参谋的情报处理训练、侦察效能和侦察战法研究的需要。     

基于多Agent的要地防空指挥决策体系结构

针对要地防空指挥决策体系结构开展研究。首先，对战术单位级指挥决策功能进行分析，并给出防空指挥决策功能结构；引入多Agent系统概念定义TCA、FCA、OA三类作战智能体，建立基于多Agent的指挥决策模型并设计给出FCA的详细结构，结合集中式和分布式指挥决策体系的优点，提出有限集中指挥下的火力单元协同决策体系结构；最后，采用NetLogo平台设计实现指挥决策体系拓扑结构，验证了所建立体系结构的可行性。     

改变未来世界的“智能尘埃”

最近,“智能尘埃”(smart dust)的概念见诸媒体。始作俑者克里斯·皮斯特是美国加州大学伯克利分校的工程学教授,一个想要用尘埃覆盖整个世界的人。他把自己的公司取名为“尘埃”,每天都要生产一箱箱的尘埃运往全球各地。当然,它们绝非普通尘埃,而是一种由许多小型廉价智能无线传感器组成、尘埃之间可以相互通信的智能尘埃。由这些尘埃组成的独立网络几乎可以监测到地面上所有的信息,从气温、人群数量到交通流量,甚至包括地震的破坏程度和海鸟的健康状况。它们就像被派出的千千万万个默默无闻、不被察觉的哨兵,在地球     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.     

基于伽利略卫星导航系统的多径误差仿真

着重讨论伽利略卫星导航系统中采用的线性偏移载波调制技术,对GALILEO中可能用到的几种信号的基本特性作具体分析,提出对于BOC信号,应采用余弦副载波调制方式,并在此基础上对GALILEO各种信号的多径误差、平均多径误差进行仿真验证.仿真结果表明,在参数相同的条件下,余弦副载波类型BOC信号的平均多径误差均优于同参数下的正弦副载波类型BOC信号的平均多径误差.