基于实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中,捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出了基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出了四元数约束插值算法,可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提出算法的有效性,完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。     

卫星遥测数据相关性知识发现方法

为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。     

基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法

针对二维熵法阈值分割中精度和时间性能较差的问题,提出了基于改进二维熵-量子遗传算法的多阈值图像分割方法。定义了二维阈值量子染色体的编码方式,解决了传统遗传算法优化二维最大指数熵阈值过程中速度慢、多样性小的缺点;在产生阈值解时,提出了半随机策略来代替传统的完全随机策略,加快寻优速度;改进了量子门旋转角度方式,提出了一种新的自适应旋转角度的方法,提高了算法的精度和收敛速度。并进行了分割实验和SAR图像变化检测实验。结果表明:该方法比基于一维熵的图像分割算法具有更高的抗噪性;其寻优速度较完全随机产生阈值解的量子遗传算法提高了3倍～5倍;避免了算法发散或过早收敛。与其他基于阈值分割的变化检测算法相比,性能更好。     

基于VMD与数学形态学分形维数的战场声目标识别

为快速识别直升机与坦克的声信号,提出了一种变分模态分解(VMD)与分形维数相结合的声学目标识别方法。对目标声信号进行VMD分解,根据目标声信号的频域能量分布确定分解的模态(IMF)数目;通过数学形态学方法计算各个IMF的容量维数与信息维数,并以此为特征向量;利用BP神经网络分类器对直升机与坦克声目标进行识别,通过与传统EMD融合计盒维数的方法进行对比,验证了所提方法具有更高的识别率和运算速度。     

基于三维Hough变换的机载激光雷达平面地标提取

针对机载激光雷达点云数据中的平面地标检测问题,分析了以三维Hough变换为基础的传统的平面检测算法,指出其存在空间分割不一致问题,在检测法线垂向地标时出现"极点"现象。研究了三维Hough变换的空间完备分割条件,利用参数空间的对偶特性,提出了一种基于对偶空间分割的三维Hough变换算法,避免了空间不一致问题。仿真和实验证明,改进三维Hough变换算法在不增加计算量的同时,能够有效检测激光雷达点云中的平面地标。     

基于饱和信息维的信息资源聚焦的数学模型

运用饱和信息维的增减技术对信息获取子空间进行结构上的剖分,将饱和信息维的"值"的获取分解为"白"与"灰"两部分,用饱和信息维列作为因子列来构造灰色关联空间,用关联序来描述信息之间的相关联程度,得到信息资源聚焦的一种新的数学模型。     

基于区间数的防空被保卫对象优选与排序

由于精确制导技术在空袭兵器中的应用,使防空作战中重点掩护显得格外重要,优化和选择重点被保卫对象成为防空作战系统分析的首要环节。构建了评价被保卫对象重要程度的指标体系,给出了指标权重的确定方法,建立了一种基于区间数相对优势度的被保卫对象优选和排序算法,最后给出了一个应用实例,实例证明,该方法合理有效,评估结果准确。     

攻防对抗仿真中的二维全局态势显示系统

与三维视景仿真相比,在攻防对抗仿真系统中采用正投影的二维态势显示更有利于准确了解全局态势。以GDI+为开发工具,Visual C++为开发语言,研究开发了一种通用的二维态势显示系统,以数字地图为显示背景,以线条勾划的符号代表仿真实体,实现了实体运动轨迹的绘制以及二维态势的动态自动平移和缩放。同时实现了与基于HLA的分布交互仿真系统的集成。     

对几种不同维数据融合方法的仿真对比研究

在多雷达系统组网对空情报处理中,不同的数据融合方法在融合精度、求解时间及计算量方面都有较大差异。为了验证不同融合方法的融合效果及系统处理时间和性能,分析了多雷达系统组网对不同维数据融合处理的映射法、升维法、分维法的融合框架和融合算法,并分别进行了计算机仿真,得出并分析了对比数据。仿真结果表明了分维法在数据融合中的优势。