基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法.采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况.在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法.     

行为科学视角下人机信任的影响因素初探

发展值得人类用户信任的人工智能系统是影响人机合作发展的核心问题之一。目前,人机合作中信任的研究主要来自于计算机领域,侧重于研究如何构建、实现和优化人工智能系统面对特定任务的计算能力与处理能力。针对"什么因素影响了人对人工智能系统的信任,如何准确测量人对人工智能系统的信任"等问题的研究仍处于起步阶段,尚缺乏人类用户参与的实证研究或实验研究中缺乏严谨的行为科学实验方法。本文回顾了行为科学领域中对人际信任的研究方法,在人机合作框架下,探讨了人与人工智能系统之间的信任关系,梳理了人类个体对人工智能系统信任态度的影响因素。希冀该研究成果能够为构建人机合作中的信任度计算模型提供一定理论依据。     

小学生教育戏剧的机会生成与演化——基于知识建构理论的《西游记》阅读教学实践

本研究追踪了某小学四年级《西游记》的知识建构阅读教学,发现学生的教育戏剧生成与发展过程:第一阶段是真实问题探究所引发的、偶发性的、零星片段的演出,可以看作教育戏剧的自发性萌发;第二阶段是不同情境片段探究中形成的《西游记》故事的系列表演,可以看作教育戏剧的多元化实践阶段;第三阶段是系统性阅读中逐步形成了戏剧与表演理论,可以看作教育戏剧的理论体系构建。这三个阶段反映了学生自发的教育戏剧形成过程的一般规律,也体现了知识建构教学中生成性课程的演化过程。了解其细节,一方面可以作为生成性教育戏剧的研究素材,另一方面可以作为教师开展相应的阅读教学、教育戏剧可资借鉴的经验。     

虚拟电流注入法在线补偿转子位置估算误差

旋转高频注入法能估计永磁同步电机零速和低速时的转子位置,但在转子磁极位置解调过程中滤波器的使用会带来较大估算误差。提出虚拟电流注入法来在线补偿转子位置误差,基于估算的转速,构造与负序响应电流同频率的虚拟电流,经过与负序电流完全相同的解调,得到的虚拟电流相位与解调前相位的差值补偿估算的转子位置。分析比较了注入旋转电压导致的实际转速波动和正序响应电流引起的估算转速波动对误差补偿效果的影响,并利用低通滤波器来改善补偿效果。仿真和实验验证了所提方法在电机处于不同状态时对转子位置误差补偿的效果。     

基于综合势力图的态势估计方法

在AI兵棋对抗中,能够更全面地理解态势信息是AI棋手获胜的前提条件.提出了基于综合势力图的态势估计方法,阐述了势力图的原理和一般生成过程,提出基于综合势力图的态势分析框架;将AI兵棋的静态信息、经验信息和动态信息计算叠加形成综合势力图,在此基础上分析敌方位置、视野以及火力威胁等态势相关信息,得到态势估计结果,为AI决策提供信息支撑;基于AI兵棋推演平台进行内置规则AI和基于势力图的AI之间的对抗实验,实验结果表明该方法能够提升AI决策的准确性,提高AI在兵棋对抗中的胜率.     

基于改进AHP的无人机作战能力量化研究

针对无人机平台及载荷类型多样、作战性能各异,难以统一量化分析的问题,提出一种基于改进AHP(层次分析法)的无人机作战能力量化方法,构建了目标-准则-指标-实例的多层作战能力结构关系.通过一种指数标度方法,降低了标度的主观性影响,优化了层次结构元素权重求解.基于无人机装备的作战能力构成构建量化指标体系,较好地实现了多类型无人机作战能力的量化评估,对于多无人机协同作战的兵力分析具有一定的实用价值.     

基于飞行轨迹的三维模型实时姿态调整算法

为了解决三维GIS(地理信息系统)弹道可视化系统中导弹飞行姿态不逼真的问题,提出一种基于飞行轨迹的三维模型实时姿态调整算法.该算法使用建模工具构建导弹模型,通过地球坐标与地心坐标系转换、地面坐标系与弹体坐标系转换,利用导弹飞行的前后轨迹点求出导弹飞行姿态角,使用四元数旋转矩阵实时更新三维场景中三维模型飞行姿态.从飞行态势可以看出,算法模拟的三维模型的飞行效果流畅,实时性好,实际应用价值高.     

反恐战术云:中心云在反恐战术边缘的延伸

为了应对在战术边缘环境中遂行反恐处突任务所面临的设备接入受限、动态连续决策能力弱、信息融合处理能力匮乏、指挥通信时延过大等问题,创新地设计了全层级服务体系,提出了反恐战术云概念,将中心云的服务能力下沉到战术边缘,以期为反恐战术边缘提供机动灵活的数据处理和连续决策能力,适应反恐部队对感知、协同、决策、时延、能耗方面的特殊需求.     

基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

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.