基于粒子滤波的无人机协同跟踪算法

针对无人机群协同跟踪移动目标问题展开研究。由于传感器测量精度的有限性,采用多架无人机合作来获得多个测量值,再根据数据融合的方法获得较精确的测量值;建立了移动目标的模型,结合测量值应用粒子滤波算法来预测目标的状态。仿真结果表明了该算法能使无人机获得较好的跟踪效果。     

面向装备全寿命周期的维修发展新特点及技术体系

针对新技术发展及军事装备保障需求变化对装备维修保障的影响,以装备全系统、全寿命的观点,探讨了装备维修发展的新特点,构建了面向装备全寿命周期的新型维修技术体系,并综述了基于信息的先进维修技术发展方向,为装备维修保障研究提供了参考。     

地方物流供应商“偷懒”行为监管机制研究

军民融合现代军事物流体系中,地方物流供应商往往会"偷懒",这必将损害军民融合现代军事物流体系的整体绩效。首先描述了"偷懒"行为及其危害性,从机制入手,基于博弈论建立地方物流供应商"偷懒"行为监管机制;分析并证明了监管机制的有效性。这一机制的构建对于监管地方物流供应商具有重要作用。     

连续变量三体纠缠态的纠缠交换及量子远距离克隆

寻找合适的连续变量三体纠缠源,并利用它来讨论连续变量的三体纠缠交换过程,使得没有任何相互作用的遥远的三体之间产生纠缠;同时研究纠缠态的量子远距离克隆过程,从而使连续变量纠缠态的1对纠缠模被远距离克隆成2对纠缠模,实现纠缠性质的远距离克隆。     

考虑自重挠度的火炮试验装置身管稳定性校核研究

针对炮口强冲击条件下身管可能出现失稳的问题,将某型火炮试验装置身管近似为一端固定、一端铰支的九阶梯变截面构件．基于有限元软件平台,提取身管各截面在重力作用下的挠度,建立具有初始挠度的身管有限元模型,并验证其在冲击条件下的稳定性．该研究结论为炮口冲击式火炮试验装置的可行性论证提供了科学依据．     

多级膜水处理流量稳定性建模及仿真研究

多级膜水净化装置通过膜的过滤作用产生净水,而净水流量稳定性是该装置的性能评价要素之一。建立单级膜净水流量稳定性数学模型并将模型推广至多级膜,在Simulink环境下对多级膜模型进行仿真。结果表明,原水浊度越大,浓水阀门开度变化率越大、膜污染指数越小,净水流量越不稳定。实际净水实验表明仿真结论与实验结果相一致。通过调节浓水阀门开度对净水流量稳定性进行了控制分析,结果表明,浓水阀门开度以阶梯信号方式输入,可控制流量稳定系数在[-1,1]变化,从而提高多级膜水净化装置的工作效率。     

贝叶斯网络下考虑攻击企图的目标威胁评估

为解决舰艇编队的防空目标威胁评估问题,针对现有威胁评估方法中忽略目标攻击企图,且只进行静态评估而未考虑目标机动导致的运动参数变化对威胁评估的影响之不足,提出了利用目标攻击时所表现出来的特征参数进行攻击企图估计,并分析了影响机动目标威胁程度的相关参数和变量,以目标信息更新周期为不同时间片,建立了用于动态评估目标威胁度的离散模糊动态贝叶斯网络结构模型。为适应编队防空中火力通道多、目标批次多的特点,将一般威胁等级从3级划分扩展为5级划分。给出了网络中主要节点的状态转移概率表和条件概率表。通过对机动目标按照典型攻击航路的威胁度变化仿真表明,所建立的模型和采用的方法合理有效,能够较为准确地反映目标威胁,贴近实战。     

高超音速飞行器参数不确定性的自适应控制方法

针对高超音速飞行器飞行控制中被控对象模型参数不确定性的特点,应用简单自适应控制方法设计其纵向控制律。论述高超音速飞行器纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用简单自适应理论设计飞行控制律的方法,并且通过数值仿真进行鲁棒性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据参考模型与实际系统输出之差自适应地调节控制增益,对模型参数不确定性具有较好的抑制作用,设计方法可行。     

故障树近似计算中最优权因子的选取

在故障树近似计算时,探讨通过加权提高计算准确度的简便方法。根据底事件发生概率的不同,利用VisualC 语言进行蒙特卡罗仿真计算,得到了在近似计算故障树顶事件发生概率时,在不同底事件发生概率对应区间内的最优权因子。利用该方法得到的最优权因子可以提高故障树近似计算的准确度,尤其是在当底事件发生概率较大时,其效果更为明显,可较好地满足采用故障树对某些特殊设备进行顶事件发生概率计算时提高计算精度的需求。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。