装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

军航空域与民航航路侧向间隔碰撞风险预测

为了使航空兵部队在军事训练中保证安全的同时,让训练空域的利用最大化,需要对民航航路与军航空域之间的侧向间隔进行预测(目标)。采用改进后的椭球Event模型,通过建立军民航飞机的侧向位置偏差概率模型,从歼击机盘旋起始转弯点的选取、速度和坡度的人为操作误差3个方面进行分析研究,进而对军航飞机的侧向位置偏差概率进行估算,结合民航的偏差概率模型,最后对军民航10 km的侧向间隔进行评估。仿真结果表明,在8组评估数据中,7组都符合规定的目标安全等级,并对不符合的给出了建议。从而说明改进模型对碰撞风险的评估是有效的,能够为军民航安全间隔的计算提供理论依据。     

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。     

基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

防空反导作战指控模型校核验证及评估

防空反导作战指控系统是构建防空反导一体化网络化体系的核心,建模仿真是研究该系统的有效方法,建立的模型是否真实可靠是研究成败的关键。在分析国内外对复杂仿真系统特别是作战仿真系统的VVA的基础上,根据防空反导作战指控进程及其模型的特点,从需求定义、概念模型、数学模型、仿真模型4个方面对防空反导作战指控模型进行校核验证及评估的思路分析。这对防空反导作战指控系统的研究发展具有重大意义。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

基于双天线GPS的一次调炮解耦模型研究

现有的压制武器自动调炮主要包括二次调炮和一次调炮两种方案,两种调炮方案难以兼顾调炮性能和造价成本。因此,在压制武器系统中采用成本相对较低的双天线GPS定位测向装置,在满足火炮调炮高精度的同时降低成本。最后结合四元数理论,推导出基于双天线GPS的一次调炮解耦模型,目前该模型已在若干项目中得到成功应用。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。