一种新的二进制检测传感器网络定位跟踪方法

根据同时检测到目标的两个传感器节点对目标进行定位的特点,提出了一种适用于二进制检测传感器网络的改进质心定位法;给出了一种基于线性最小二乘估计的目标跟踪算法,并结合质心定位法和改进质心定位法,得到了目标运动的航速和航向。仿真表明:改进的质心定位法相比于质心定位法,具有更高的定位精度;基于线性最小二乘估计的目标跟踪方法可以获得较为准确的目标航速和航向。     

二次流引射对保形非对称喷管性能的影响

发动机与飞机后体结构设计合理与否直接影响发动机的部件匹配和性能。利用三维雷诺平均N-S方程和k-ωSST湍流模型对飞翼布局无人机保形非对称喷管在典型飞行状态下开展了内外流流场特性的数值分析,获得了后体尾喷管推力性能和三维流动特征随二次流压力比的变化趋势。结果表明:发动机喷管落压比条件一定的前提下,通过合理优化二次流通道、增大二次流压力比,可以有效改善后体/喷管主流流场特性;当二次流与主流的流量比在0. 2%～1. 86%内时,后体尾喷管轴向推力系数的变化幅度大约为3%,在一定程度上能够减弱发动机主流的过膨胀程度,减小发动机推力损失,无人机后体尾喷管性能得到显著提高。     

一种计算大气无线电噪声的数学模型

为了解决当前通过人工查图法计算大气无线电噪声时效率低下且计算结果不够准确的问题,利用大量相关数据建立了计算大气无线电噪声的数学模型,计算结果表明了模型的准确性。与人工查图法相比,该模型极大地提高了计算效率,具有重要的工程应用价值。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

基于离散小波变换的航迹——航迹关联算法

研究了传感器各维观测误差相关情况下的航迹关联问题,提出了一种基于离散小波变换的关联算法。分析了离散小波变换仅对信号收缩而高斯白噪声仍然保持白化的特性,两个航迹的关联问题被形式化为二元假设检验,以W1小波空间与VJ-1尺度空间能量比定义检验统计量,证明了统计量在H0假设下服从F分布并给出了关联判决准则。在此基础上定义了航迹相似度,将多目标航迹关联问题转化为最大权值匹配问题。仿真结果表明在观测误差无关或相关的情况下本算法关联准确性显著提高。     

分布式二进制传感器网络目标定位研究*

着重研究了分布式二进制传感器网络中对单目标定位的两个关键环节:传感器节点的协作和目标位置估计.在节点协作方面,提出了一种简单协作方法,这种协作方式仅要求节点在检测到目标进入或目标离开其探测区域时发送消息,通信量非常小;在目标位置估计方面,提出了一种基于m-网格的定位算法,该算法不同于质心定位法,综合考虑了探测到和未探测到目标的节点的位置信息对定位的贡献.仿真结果表明,在都使用简单协作方法的条件下,基于m-网格的定位算法在定位精度上优于质心定位法.     

火箭深弹使用编码声非触发引信作战效能研究

针对深弹传统引信存在的问题,对深弹武器的特点及深弹引信的使用现状进行了分析,建立了传统引信与非触发引信射击效能计算模型,进行了仿真计算和分析,计算结果表明采用声非触发引信可大大提高火箭深弹作战效能,对编码声非触发深弹引信的研制以及新型深弹武器系统的发展具有重要参考意义.     

环月轨道交会的奔月方案

研究了基于环月轨道共面交会的载人奔月方案.飞行方案设计采取人货分离的原则,包括3次发射,2次环月轨道交会.采用精确轨道动力学模型,得到了满足共面交会约束的发射窗口,以及地月转移轨道特性.进行了3次飞行任务的合理编排和规模估算,结果表明该方案在能量和时间需求上具备可行性.     

基于动态罚函数遗传算法的电磁探测卫星多星规划方法

针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法.为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法.针对罚函数法中惩罚系数难以确定的特点,设计了惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制.根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星多星规划问题.     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。