无人机航迹规划中动态威胁评估方法

无人机利用动态威胁评估方法可以对航迹中的动态威胁等级进行评估,然后根据评估结果制定相应的规避策略完成规避动作。针对无人机航迹规划中动态威胁的规避问题,提出了基于模糊离散动态贝叶斯网络的动态威胁评估方法。基于模糊分类的信息处理技术可以处理部分连续观测值问题,基于动态贝叶斯网络的推理技术能利用先验信息和离散的证据信息进行不确定性推理,最后推理评估得到动态威胁等级。仿真结果表明,该评估方法在处理时序上不确定性问题具有较强的优势以及很好的鲁棒性。     

基于FOCUSS二次加权的DOA估计方法

针对■-SVD、FOCUSS等稀疏重构算法应用波达方向(DOA)估计时,存在或运算量大、或精度不高的问题,提出了一种基于FOCUSS二次加权的信号DOA估计方法。将传统DOA估计表述为稀疏表示的信号模型,通过贝叶斯理论推导目标函数的最优解及加权矩阵,并在迭代过程中对结果进行二次加权优化,进一步增强恢复结果的稀疏性,提高恢复性能。仿真实验证明了该方法的优越性:与其他稀疏重构方法相比,该方法恢复精度高、稳健性好、运算量低。     

基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计

在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。     

改进MUSIC算法超音速空速估计

为实现超音速气流基于声矢量传感器的空速测量,在分析马赫锥内等效声源特性的基础上,提出基于时空扩展改进MUSIC算法的空速估计算法,建立了声矢量传感器阵列模型和声波在超音速稳定气流中的传播模型,通过等效声源改进MUSIC算法实现超音速空速估计,并针对算法运算量大的问题提出快速算法。实验结果表明,所提算法能够准确地估计超音速空气流动速度,快速算法在损失较少精度情况下极大提高算法的实时性。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

面向分布式组网无人机集群的感知数据融合方法

为解决由于全局知识缺失、通信限制、各无人机局部感知信息相关性未知等导致的分布式组网无人机集群中的感知数据融合难的问题,开展了面向分布式组网无人机集群的感知数据融合技术的研究。首先,采用标签随机有限集对各无人机局部感知信息进行建模。其次,分别使用算术平均和一致性作为分布式融合的准则和计算方法,提出了一种基于一致性、算术平均和标签随机有限集理论的分布式数据融合算法,以在分布式组网无人机集群中实现对全局感知信息的集体认同。最终仿真实验表明,所提算法可实现对全局感知信息的分布式融合。     

一种新的确定型有限自动机状态表示及压缩

针对传统DFA存在时间复杂度和空间复杂度高的问题,提出了一种新的DFA状态表示和字符-状态压缩方案。通过对传统DFA状态转换的观察发现,对于一个给定的输入来说,可以仅存储相邻状态之间的差异,从而得到一种新的DFA状态表示N-DFA;对每个大小不固定的状态设置一个状态指针来有效地减少每个指针所需要的比特数,从而得到一种基于输入字符的字符-状态压缩算法C-S;把N-DFA和C-S有效地集成在一起,进一步减少内存。实验结果表明,提出的N-DFA和C-S集成方案相比于传统的DFA和其他改进DFA方案,可以获得更好的内存压缩和加速性能。     

恒定应力部分加速寿命试验的可靠性分析

基于定时区间删失样本,研究了指数分布产品在恒定应力部分加速寿命试验下的参数估计。利用EM算法得到了分布参数和加速因子的迭代方程。根据Louis提出的缺失信息原则计算了Fisher信息矩阵。由极大似然估计的渐近正态性,构造出分布参数和加速因子的近似置信区间。通过Monte Carlo模拟,从平均相对误差和均方误差两方面对估计量进行了计算,结果表明所有的估计量都具有大样本性质。最后通过模拟样本,计算了不同应力水平下分布参数、加速因子和可靠度的估计。     

互耦条件下柱面共形阵列多参数联合估计

共形阵列天线中信源方位、极化和互耦系数相互耦合,已有经典阵列的互耦误差校正算法均不能有效地移植应用。针对柱面共形载体的单曲率特点,通过合理的天线布局,利用互耦矩阵的Toeplitz性和秩损理论,给出了柱面共形阵列天线互耦条件下信源方位与极化的联合估计算法,并对可能出现的方位角模糊进行了详细的分析,给出解模糊方法。所提算法无需参数配对,即可实现信源方位、极化和互耦系数的联合估计。计算机Monte-Carlo仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于集对分析的坦克多目标威胁评估方法

针对在未来陆战场复杂多样的局势下,坦克应具备对敌目标实时准确威胁评估的能力。基于客观的熵权法和模糊的集对分析方法,提出坦克的战场威胁评估方法。能够在基于客观目标分析的基础上,引入熵的概念来决定威胁评估的权重分布,在评估过程中考虑到评估自身的随机性与不确定性,采用区间数的形式,利用模糊的集对分析方法,进行评估过程中的计算,达到简单快速的计算过程。经应用实例计算证明,该方法具备相当准确性,评估结果合理,评估方式灵活实用,可满足评估的实时性需求。