Fuzzy格(软代数)基数幂的刻划

在本文中,我们从两方面对Fuzzy格基数幂进行了研究。通过讨论有限偏序集X与Fuzzy格2~X的关系,得到了当X为软偏序集时,2~X必为Fuzzy格;通过引入E—非空概念,得到了关于Fuzzy格Y~X的重要刻划定理。     

基于物元分析的炮兵信息化作战能力评估

科学地分析与评估炮兵信息化作战能力,对于推动炮兵信息化建设,具有重要的现实指导意义。本文首先建立了多层次的炮兵信息化作战能力评估指标体系,再利用物元分析理论构造了评估模型,并结合具体算例进一步验证了模型的可行性,为炮兵信息化作战能力的评估提供了一个有效的途径。     

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。     

不同形状粗糙元在诱导超声速边界层转捩中的应用

为了研究不同形状粗糙元诱导边界层转捩机理的差异,采用五阶精度加权紧致非线性格式数值模拟了Ma=4. 20条件下方柱形、圆柱形、钻石形和半球形粗糙元引起的超声速平板边界层转捩问题。结果表明:方柱形粗糙元产生的分离区长度较大,分离区中存在较强的非定常扰动并产生绝对不稳定机制使边界层很早就发生转捩;钻石形粗糙元分离区的展向宽度较宽,导致分离区中的涡结构向下游发展时形成的湍流尾迹区较宽;而圆柱形和半球形粗糙元诱导边界层转捩的能力相对较弱。     

空间站平均力矩平衡姿态的气动力矩影响

为了研究空间站平均力矩平衡姿态的影响因素,建立了空间站的姿态运动模型,分析了气动力矩对空间站平均力矩平衡姿态的影响。建立了空间站的动力学与控制模型,采用典型的比例微分控制器,分别得出了两种条件下的24组平均力矩平衡姿态(Average Torque Equilibrium Attitude,ATEA),结果表明气动力矩对ATEA的影响显著。为了保持空间站ATEA,需要提供周期性的控制力矩。气动力矩引起的空间站角动量卸载和积累效应不能被忽视。     

防护工程防护能力模糊物元评估方法

引入模糊物元分析方法,建立了相关指标模糊物元和权重模糊物元,给出了基于模糊集与模糊子集的防护工程防护能力综合评估方法。     

基于GMM的数据仓库管理与维护

元数据管理系统是构建、管理、维护和使用数据仓库系统的核心部件。元数据管理关键在于构建一个全面的、可扩展的元数据模型,表示各种类型的元数据。本文提出了一个通用的元数据模型GMM,该模型可以有效支持数据仓库的管理和维护,如用户视图管理、个性化服务、增量刷新、数据志跟踪等。     

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。     

共形阵列方位依赖幅相误差校正辅助阵元法

针对共形阵列方位依赖幅相误差校正问题,给出了一种新的基于辅助阵元的自校正算法。对共形阵列接收快拍数据延时,构造满足旋转不变关系的时域子对,并计算子对的协方差矩阵和四阶累积量矩阵;基于旋转不变子空间原理完成对阵列流型和信源频率的估计;利用精确校正的辅助阵元和解线性方程组,实现对信源方位和方位依赖幅相误差的估计。所给算法适用于任意共形载体,普适性强,且无需参数搜索和配对,计算量小。Monte-Carlo仿真实验证明了所给算法的有效性。     

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。