水下航行器自主导航定位技术前沿进展

导航与定位技术是自主水下航行器(AUV)预设任务并安全返航的前提,由于水下环境的限制,目前广泛采用多系统组合导航的方式来实现AUV的准确定位。面向AUV的工况特点,详细介绍了水声测速系统、水声定位系统以及地球物理场辅助导航技术的特征与技术难点,分析了用于水下自主导航时多源组合导航方法的最新进展,随着相关测量仪器领域的研究进展,基于精确测量地球物理场特征的辅助导航技术成为具有极强竞争力的方案之一。多AUV协同导航方案同样适用于复杂的水下环境,被视为未来AUV导航技术重要发展方向。     

基于动网格的装药燃烧的燃面退移仿真

为了研究某型弹射器燃烧室装药在燃烧过程中的变化特性,以Fluent软件为计算平台,运用加质源项技术和动网格技术,采用UDF编译来实现燃气的质量、动量、能量向燃烧室的注入,在装药燃烧燃面退移的过程中,通过DEFINE_GRID_MOTION宏定义燃面的变化规律,结合k-ε两方程湍流模型对装药的非稳态燃烧过程进行三维数值仿真。计算得出了装药燃面推移图像,分析了燃烧室内的流场状态变化、燃气在燃烧室内的传播规律,并分析了减面燃烧对弹射器燃烧室内压强的影响。研究表明,该方法能够成功地求解装药燃烧的非稳态过程,较好地仿真燃面退移过程,所得结果可以为弹射器燃烧室的性能研究和结构设计提供理论依据。     

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次听语音 聊科研与作者互动数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。     

BDS/INS紧组合三频动对动模糊度解算方法

针对伪距观测噪声较大导致动对动条件下三频整周模糊度解法(Three Carrier Ambiguity Resolution, TCAR)模糊度解算不可靠的问题,提出了一种BDS/INS紧组合三频动对动整周模糊度解算方法。通过紧组合系统输出的高精度位置坐标,估算出双差几何距离值,并用其分别代替无几何和几何模式下的双差伪距观测值,显著降低了伪距双差观测噪声水平,有效提高了三频整周模糊度解算成功率。仿真实验结果表明,BDS/INS紧组合输出的高精度位置坐标使得伪距观测精度提高了60%以上,在短基线条件下,当伪距观测噪声达到2 m时,无几何模式下的TCAR算法模糊度解算成功率为0.73%,几何模式下的TCAR算法模糊度解算成功率为31.25%,而BDS/INS紧组合的TCAR算法在两种模式下的模糊度解算成功率达到99%以上,并且获得了厘米级的相对定位精度。     

立方星陀螺/双星敏感器组合定姿方法

针对单星敏感器绕视轴方向旋转角测量精度相对较差的问题,提出了一种利用微机电系统陀螺和同时工作的双星敏感器的测量来获得精确的立方星姿态信息的方法。该方法基于平均双四元数的思想,基于乘性扩展卡尔曼滤波算法制定了集中式和分散式两种姿态确定方案。仿真分析结果表明,所提出的陀螺/双星敏感器姿态确定方法,在采用低成本、低精度的姿态敏感器以及传统滤波算法的情况下,仍能有效提高立方星的定姿性能,具有较高的精度和较快的收敛性。为立方星低成本、高精度姿态确定提供了一种可行的参考,并且具备一定的工程应用价值。     

基于模糊遗传算法的先进战机协同攻防决策

根据先进战机的特点以及协同空战的发展方向,采用了一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型,为了更符合作战情形对其进行了部分改进。将模糊遗传算法应用于上述模型,给出了求解多机协同攻防决策问题的算法,模糊推理器主要用于交叉概率Pc和变异概率Pm的整定。最后用具体算例进行仿真验证,结果表明采用的空战态势分析模型能够较为准确地描述多机协同空战,同时采用的算法具有较好的可行性和实时性,为协同空战的攻防决策提供了新的解决方案。     

基于"作战云"的"云作战"问题探析

随着云计算技术不断发展成熟及其在军事领域的逐步推广应用,催生了"作战云"理论。基于"作战云"的"云作战"模式,通过全域、全要素的"云来云往",有效化解基于平台的体系作战存在的作战协同难度大和融合程度低的矛盾问题,进一步提升作战效能。结合对"作战云"概念、特性、外延的阐述,进一步诠释了"作战云"的内涵,定义了"云作战"样式,分析了"云作战"体系的构成,建立了"云作战"体系概念模型,设计了"云作战"的一般流程。     

基于信息融合的多星搜索动目标问题

运用多星在海洋中搜索动目标,当动目标失去联系或者目标存在战术意图时,这种不确定动目标搜索将变得极为困难。建立搜索图描述搜索的环境模型,提出了一种解决多星搜索动目标问题的方法。利用信息融合的信息更新搜索图,并根据目标的运动预测方法再次更新搜索图,动态规划整个多星搜索动目标过程。卫星搜索策略是最大化目标发现概率。仿真实验结果验证了所提方法的有效性,能够有效地解决多星搜索动目标问题。