指挥控制组织结构扁平化分析及测度

为分析研究指挥控制(Command and Control,C2)组织结构的扁平化程度,给出了指挥控制树和协作交流网的概念,阐述了金字塔式C2组织结构和扁平式C2组织结构。在此基础之上,针对两种C2组织运作环境,分别设计基于拓扑的C2组织结构扁平化测度和基于任务的C2组织结构扁平化测度。案例给出了两种组织结构的扁平化测度计算结果,结果及比较分析表明扁平化测度计算方法的可行性和有效性。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。     

饱和系统的线性最优容错不变集

针对饱和系统的容错控制问题,提出了一种D稳定约束下系统吸引域的估计方法。分别以不变集和参考集的容量为优化目标,给出了两个优化容错不变集的充分条件。为解决不变集优化中出现的双线性矩阵不等式(BMI)问题,通过构造包含线性矩阵不等式(LMI)的目标函数,将它转化为非线性规划的形式进行求解。通过一个仿真实例对该方法进行验证。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

对特殊类型Feistel密码的Square攻击

对轮函数为SP结构的两类特殊类型Feistel密码抗Square攻击的能力进行了研究。通过改变轮函数中P置换的位置从而给出了此类Feistel密码的等价结构,以SNAKE(2)和CLEFIA为例,给出了基于等价结构Square攻击的具体过程,将6轮SNAKE(2)的Square攻击的时间复杂度由224降为213.4;将6轮CLEFIA的Square攻击的时间复杂度由234.4降为212.4。结果表明,在设计轮函数为SP结构的Feistel密码时,必须充分考虑等价结构对算法抗Square攻击的影响。     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

基于DSP+FPGA的导航计算机数据采集与处理硬件设计

根据捷联惯导系统中数据采集和运算处理的要求,提出了以高性能DSP为核心,由FPGA构成主要外部输入输出接口的导航计算机硬件设计方案;设计了I/F转换电路;给出了各电路的硬件结构框图和各器件的特性、选择与应用。从硬件方面分别讲述了FPGA和DSP的工作过程和功能。利用本方案,对实现军事和工程领域中导航系统微小型化、降低系统成本和体积具有重要意义。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

一种基于LVQ的语音线谱对参数量化方法

在现有格型矢量量化(LVQ)方法的基础上,通过对线谱对(LSP)参数进行精度预处理,使其数值更接近于格点从而减少量化失真。仿真实现了改进方法,并采用MELP算法中4级MSVQ方法作为对比。得到的结果表明,较之MSVQ,LVQ量化LSP参数的精度提升了约90%的同时,合成语音的谱失真(SD)降低了约2/3,客观评估得分和近似MOS分略有提高。