基于变结构方法的空空导弹鲁棒逆控制律设计

为克服动态逆控制严重依赖被控对象精确数学模型且鲁棒性较差的缺点,将动态逆与变结构方法相结合采用双环结构设计了空空导弹鲁棒动态逆控制律.将导弹飞行状态划分成快慢2个回路,慢回路(外环)采用变结构控制,并设计扩张状态观测器,对外环中的不确定性进行估计;快回路(内环)采用动态逆控制.仿真结果表明,所设计的控制律具有较好的动态特性和鲁棒性能.     

公司型团队制教学在高校教学方法应用中的研究

电子商务的发展日渐激烈,对于电子商务人才的需求不断加大,高校电子商务课程教学方法的科学性直接影响电子商务人才的整体素质,本文基于对传统教学方法进行分类的基础上,为进一步提升电子商务教学质量,提高高校学生学习电子商务的热情,更好面向市场需求,提出了新的电子商务教学概念及方法,以期提高高校学生作为电子商务人才的素质、提升学生就业后投身电子商务的团队协作与管理能力,提高团队创新与竞争力。     

要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估

建立要地防空指挥控制系统作战效能评估指标体系,运用层次分析法确定各层次指标权重,提出了一种基于灰色定聚类和中心点三角白化权函数的要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估方法,并通过算例对该方法的有效性进行了检验。结果表明该方法是切实可行的。     

混合不确定条件下的飞行器级间分离可靠性分析

为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出了一种基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计了一种快速碰撞检测方法,进而构建了分离任务的可靠性分析混合模型。通 过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。     

基于复杂排队系统的TOC服务模型与性能分析

三值光学计算机的运算请求处理过程缺乏合理、系统的性能评价标准与体系。基于M/M/1、M/M/n、MX/M/1和M/MB/1构成的复杂排队系统,构建了三值光学计算机的四阶段服务模型,同时建立了立即调度和结束时调度两种不同策略与算法。基于不同排队系统讨论了运算请求的接收时间、预处理时间、运算时间和发送时间的计算方法,进而得到最终响应时间。最后,通过仿真实验对两种策略的模型进行验证,结果表明结束时调度策略明显优于立即调度策略。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

地球静止轨道卫星系统兼容性多维度分析方法

针对地球静止轨道(Geostationary Satellite Orbit, GSO)卫星系统间的兼容性分析,设计了单波束和多波束GSO卫星系统间的上行及下行干扰场景,并在卫星的轨位、系统链路可用度及干扰系统地球站选址等多维度对GSO卫星系统间的干扰进行了评估,提出了不同轨位间隔条件下满足国际电信联盟干扰协调限值的干扰系统地球站最近选址的建议,细化了各维度研究上的颗粒度,在不同维度间进行横向对比,分析了GSO卫星系统在不同维度下的干扰变化特性曲线和各维度对干扰分析结果的影响程度。在系统链路可用度一定的条件下,两个卫星系统的轨位间隔>2°时,干扰数值变化缓慢;轨位间隔≤2°时,干扰数值变化较快;轨位间隔≤0.1°时,干扰数值急剧上升。以国际电信联盟实际登记的CHNSAT-81.5和INSAT-KA82.5E卫星的网络资料为例,将计算得到的GSO系统波束间的干扰噪声比、载波干扰比与Visualyse软件结果进行验证对比,结果误差保持在0.7 dB范围内,证明该方法具有有效的评估性能。     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

含脉冲负载的综合电力系统储能优化配置研究

考虑到舰船环境限制和高能脉冲负载对储能的需求,有必要对储能装置进行合理的选型和优化配置,来提升综合电力系统性能。为此,基于带权极小模理想点法和层次分析法,提出了一种储能装置性能评价函数,并以其为优化目标,进行储能装置优化配置。所提出的评价函数充分考虑系统需求和脉冲负载特性,以储能装置体积、质量和经济性作为评价函数主要组成部分,同时考虑功率、能量、电压、荷电状态等约束,建立优化配置模型,并采用差分进化算法进行求解。以高性能锂电池和超级电容器为例,对所提模型进行求解计算,结果表明在所给权重系数下锂电池性能更优,更适用于综合电力系统,并给出了优化配置后的指导方案。