广义随机Petri网的装备战场抢修建模与分析

将广义随机Petri网(GSPN)的基本理论应用于装备战场抢修系统的建模与分析,考虑装备战场抢修过程中的各种因素,采用Petri网与马尔可夫理论相结合的装备战场抢修系统性能分析方法,为装备战场抢修系统性能的有效评估提供了理论依据.通过实例验证,该方法可用于分析装备抢修系统的时间性能和运作效率,为机关决策层提供参考.     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

辐射传热时活塞式气缸中加热气体的最大膨胀功

对热辐射传热定律q∝Δ(T4)下,给定初态内能、体积,末态体积以及过程时间时,加热气体膨胀的最优构型进行了研究,利用最优控制理论得出最大膨胀功输出时膨胀的最优构型由两个瞬时绝热分支和一个E-L分支组成的结论.给出了各分支之间转换点参数的求解方法及最优构型的数值算例,最后将线性唯象传热定律、牛顿传热定律、平方传热定律、立方传热定律和辐射传热定律下加热气体膨胀的最优构型进行了比较.结果显示,随着传热指数的增加,理想气体的内能呈现出明显的整体增加趋势,而体积则呈现出明显的整体减小趋势.     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

模糊数据的编码压缩

建立在普通集合之上的传统的数据压缩方法不能胜任模糊领域中的问题。因此,有必要从模糊集合理论出发,导出模糊概率的概念和模糊信息,赋予数据压缩理论和技术新的活力。本文试图从模糊理论的角度,借助于广义信息论,探讨模糊信息压缩的方法和意义。     

差分GPS/惯导组合导航系统

本文简述了提高GPS定位精度和系统性能的两条主要技术途径(差分GPS、GPS/INS组合)的特点和问题,提出了差分GPS/惯导组合系统方案,研究了组合系统的卡尔曼滤波器设计并作了计算机模拟仿真。仿真结果表明,差分GPS/惯导组合导航系统可以达到1～2米的实时定位精度。     

一类极小能控制与广义样条函数

本文讨论由一般微分方程确定的时不变线性系统的一类极小能控制问题。首先,通过引入降阶逆向系统揭示了原系统的输入与输出是由某个积分-微分算子联系着的,并利用该算子建立了极小能控制与广义样条的联系;然后在对于输出端的一类较广泛的约束条件下,导出了其输出空间与文[1]的输出空间具有类似的构造性质,从而建立了与文[1]类似的投影公式与递推公式。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

矩形带簇的推广

本文将矩形带簇的概念扩张到了广义矩形带簇,讨论了广义矩形带簇的若干性质.