广义抽象协调类和广义合一原理

协调性是数理逻辑中最基本的语法概念之一。Ｓｍｕｌｙａｎ提出了抽象协调类概念，并证明了相应的Ｓｍｕｌｙａｎ合一原理。通过考察协调合式公式集类所具有的种种性质，本文将抽象协调类概念推广至最一般的形式——广义抽象协调类，并证明了相应的广义合一原理。这一结果可以用于证明一阶逻辑形式系统和我们所提出的广义反驳方法的完备性。     

基于SDTFM理论的平面问题广义超级单元

根据平面问题条形传递函数方法理论,提出了平面问题广义超级单元的概念,并推导了其刚度矩阵和结点力矢量表达式,从而将条形传递函数方法应用范围推广到任意几何形状的平面区域     

关于广义KKM定理的几点注记

本文在 H-空间中引入伪紧闭集的概念,得到一个广义 KKM 定理,从而获得了 KyFan 匹配定理以及极大极小不等式的一些新结果.     

一种基于统计参数映射融合独立成分分析的新的激活区探测方法

统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。广义线性模型的缺陷在于这些假设不能很好地表示fMRI数据,并且脑活动分布模式和血液动力学模型也不能由广义线性模型回归方程来恰如其分地模拟。而独立成分分析不能够提供每一独立成分激活区的显著性估计,这使得实验者不能够很好地解释所获得的结果。提出一种将SPM和ICA技术进行融合的方法,此方法可以将ICA自身的某些优势和GLM的假设检验方法结合起来,互相取长补短。实验结果证明了这种方法在探测由运动任务所产生的激活区方面是有效的。     

固定翼无人机曲线路径跟踪的积分向量场方法

常规的向量场方法在处理无人机曲线路径跟踪问题时很容易受非定常风扰的影响而使得跟踪误差增加,因此很多方法采用用无人机的惯性坐标系(地速和方位角)替代机体坐标系(空速和偏航角)的方式来提高抗风性能。但是,这种方式只能处理大小和方向均恒定的风扰,这在实际飞行中是过于理想的假设。为了克服这些不足,提出了一种采用侧偏距的积分来主动抵消非定常风扰的积分向量场方法用于固定翼无人机曲线路径跟踪控制。根据期望路径的曲率及路径角,结合无人机自身的状态信息设计了曲线路径跟踪策略,并且使用李雅普诺夫理论证明了提出的方法能够确保闭环系统的全局渐进稳定。最后,使用高性能半实物仿真系统验证了提出方法的抗风跟踪性能。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。     

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。     

战场运输在线路径规划算法研究

针对战场运输保障任务批次多,不确定性强等特点,提出了一种轻型在线的运输路径规划算法。以节省整体运输开销为目标,利用图论思想对运输路径的相互关系进行了数学建模,定义了路径连接的必要条件和合并算子。并借鉴了节约法等启发式方法的思路,提出了一个路径优化合并方法和相应在线调度算法,能够按照负载平衡和最小开销策略分配运力,按需对现有任务合并。模拟实验结果表明,与过去按分管关系指派任务的方法相比,运输开销得到显著减小。