近界视景导航中森林场景加速绘制

作为近界视景导航中典型地物,三维几何树模型能提高虚拟场景视觉精度,增强场景真实感,但会导致大规模森林场景绘制效率降低,从而降低视景导航精度。为提高绘制效率以确保视景导航精度,并提高场景真实感,采用布告板云算法构建了基于视距的多分辨率树模型,针对算法在近界视景导航应用中存在的问题进行了改进。为进一步提高近界特别是贴地飞行时高动态视点下视景导航精度,根据有限视域、威胁区域以及视觉冗余等特点,提出了一种基于高动态视点的加速绘制算法。通过实验对比分析,算法大幅提高了场景绘制效率,增强了场景视觉质量,提高了虚拟场景导航精度。     

并联波浪补偿系统的鲁棒控制方法

研究了基于绳牵引并联机构的新型波浪补偿系统的鲁棒控制方法。将环境作用力和不可测参数从动力学方程中分离出来,看作系统干扰,然后根据李亚普诺夫稳定性理论推导了控制律。针对绳索冗余的情况,提出了一种基于交互投影的绳索张力分布算法。当存在张力分布的可行解时,该算法能够得到远离张力限制边缘的"安全"最优解;当不存在可行解时,该算法能够得到满足张力限制条件的最佳近似解。为了提高鲁棒控制的实用性,还研究了负载惯性参数辨识方法。仿真结果表明,以上理论与方法对于波浪补偿系统是非常有效的。     

基于优化BP神经网络的气象环境下军事通信效能评估

气象条件对作战的各个方面都产生不同程度的影响和制约,恶劣的天气情况会影响军事通信质量,为提高在气象环境影响下的军事通信效能评估效果,将BP(Back Propagation)神经网络模型应用于军事通信效能评估中,并结合基于信息素的细菌觅食改进算法(Bacterial Foraging Optimization base...     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚类,用聚类中心代替原参考点,引入基于惩罚的边界相交聚合函数代替原垂直距离,进一步提升原始算法的收敛性能,引入自适应机制保证优秀的解结构.最后,通过实验仿真表明所提优化算法具有较高的收敛性,该方法能够有效地解决动态武器协同火力分配优化问题.     

基于谱聚类的扇区划分

为了使有限的空域资源得到合理的利用,同时平衡管制员的工作负荷,研究了基于谱聚类的扇区划分问题.提出了点的靠近程度,结合对实际航迹数据的检测,建立了带有权重的空域网络结构模型;利用谱聚类算法对空域中的关键点进行聚类,解决了管制扇区划设时协调负荷过大的问题,通过voronoi图生成扇区边界并进行几何修正;利用提出的方法,以太原地区的空域为例进行分析,并结合了TAAM仿真,验证了该扇区划分方法的有效性和合理性.     

基于改进熵值法的装备维修保障能力灰色评估

装备维修保障能力评估的准确度直接影响到装备的保障效能。在评估中,指标权重的确定尤为重要。针对熵值法赋权中单一指标权重过大,影响评估结果的问题,借鉴AHP赋权法,构建基于指标信息熵的判断矩阵来求解权重,克服了熵值法单一指标权重可能过大的问题。最后采用灰色系统理论对装备的维修保障能力进行了评估,通过分析评估结果,验证了该方法的正确性。     

1553B总线即插即用解决方案

在传统1553B总线通信协议的基础上，通过增加初始握手过程和远置终端电子数据单的设计，形成具有即插即用特征的通信协议。基于这个协议，给出1553B总线控制器的即插即用设计方案，包括远置终端加入的总线表构建算法、管理数据结构和总线表动态调度的运行控制方式。总线表构建算法采用基于电子数据单的方法，根据远置终端的通信需求进行分析、计算、转换得到新的总线表。数据结构的思路是将总线表内容的分析提前到初始化时完成，以提高总线运行时的管控和数据交换的效率，以及方法的统一。总线表调度采用主总线表加插入消息的方式。对以上综合解决方案进行时间和适用场合的效果评估，结果表明该方案形成的总线周期、远置终端接入时间长度等指标达到了可以接受的程度，既保持了总线周期的稳定，又提供了即插即用所需要的控制灵活性。具有即插即用特征的1553B总线在CCSDS-SOIS架构中作为底层子网之一，为上层即插即用系统的构建提供了支撑。     

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。