基于解释结构模型法的通用装备保障转型要素结构分析

通过运用解释结构模型法对我军通用装备保障转型的相关要素进行结构分析,旨在辅助研究人员深刻理解和合理判断各种因素之间的相互影响关系,通过结构化分析过程得到能正确反应保障需求的层次,从而为通用装备保障转型进一步分析打下良好理论基础．     

重庆市近11年空气污染指数变化的小波变换分析

运用一维连续Morlet小波变换法分析重庆市近11年逐日空气污染指数的多尺度演变特征、主周期、突变点和变化因素。结果表明:重庆市空气污染指数在不同时间尺度有不同的变化规律,变化主周期为300 d左右;空气污染状况受地形和气象因素影响,呈"冬重夏轻"格局;春分、秋分前后是一年中空气污染轻重状况转换的突变点;2005年后重庆市空气污染逐渐减轻,但冬季有加重趋势。实践证明,小波变换法是研究空气污染指数时间序列变化的有效分析方法。     

基于MDA的MARTE模型形式化转换

非形式化/半形式化模型到形式化模型之间的转换是当前软件工程领域的研究热点。根据异构模型转换,提出了基于MDA的MARTE模型到Object-Z规约之间的转换方法。针对Object-Z在实时领域表达能力不足的问题,首先扩展Object-Z元模型;然后在MDA的元元模型体系下,定义了MARTE元模型和扩展的Object-Z元模型之间的转换规则。MARTE模型可以重用这些转换规则以实现到Object-Z形式化描述之间的转换,进而可以对模型进行形式化验证;最后通过一个实例使用该方法完成模型转换,具体说明了转换规则的应用。     

机载雷达目标搜索和跟踪中的坐标系问题

雷达对目标进行搜索和跟踪时,由于雷达的体制、安装方式(运载体还是地面固定位置)、工作方式等的不同,涉及到许多坐标系。结合实际工程问题,对雷达搜索与跟踪中坐标系问题进行了深入探讨。包括坐标系的定义、作用、坐标系转换问题,坐标转换中的误差定量分析,所得出的结论对于雷达对目标进行搜索与跟踪,尤其是对安装于运载体上的雷达坐标系问题有很大的参考价值,并给出了某型直升机载雷达挂飞时的实测姿态数据。     

一种基于Hough变换的线型群体队型识别方法

作战群体的队型是作战群体的重要属性之一,它往往反映了群体中各成员之间的协作关系,直接体现着该群体近期的作战意图、身份及威胁等态势信息。为了给指挥人员的态势评估及军事指挥提供更多深层次的战场信息,从而为其决策提供更好的支持,重点研究了作战群体线型队型的识别问题。利用Hough变换的点线对偶特性,给出了线型队型的模板建模方法,提出了基于参数点聚类的线型队型特征提取方法,进而给出了基于模板匹配的线型队型识别方法。仿真实验表明,该方法是行之有效的。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。     

遥感数据用户需求融合处理技术

遥感数据是国家的基础性和战略性资源，在经济建设、国防建设、抢险救灾、生态环境保护等方面得到了广泛的应用，发挥着越来越重要的作用，各行各业对遥感数据的需求也越来越多。因此，如何提高对地观测资源的利用率，提高服务响应速度成为迫切需要解决的问题。采用自然语言处理技术，提出了一种用户需求融合处理方法，该方法可以有效地融合归并相同或者相似的用户需求，实现一图多用，引入需求预测和需求融合技术以提高需求融合效率，从而提高对地观测资源的利用率，达到事半功倍的效果。