激光制备高附着性能的铜基类金刚石膜

提升类金刚石(Diamond-Like Carbon, DLC)膜在被保护基底上的附着能力具有明显的实际应用价值。从微观机理上分析了前期设计的Cu基多层DLC膜有效性的原因。在此基础上,研究了DLC/SiC循环层中两者厚度比例对膜层的附着性能、纳米硬度和耐磨性的影响,以优化结构、进一步提升实际应用所需的膜层性能。纳米划痕和压痕测试结果表明:随着DLC层与SiC层厚度比例的增大,多层DLC膜在Cu基上附着性能逐渐降低,但当厚度比小于2.3时,仍接近厚度400 nm的单层DLC膜在Si基上的附着性能;Cu基多层DLC膜的纳米硬度逐渐提高,同时,耐磨性接近纯DLC膜。     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

基于灰色聚类的信息作战指挥协同效能评估

在立足于作战指挥理论的基础上,分析了信息作战指挥协同要素,研究了信息作战指挥协同要素与指挥协同能力之间的映射关系,设计了信息作战指挥协同效能指标体系,利用基于中心点的三角白化权函数对各级指标进行灰色聚类评估。评估结果表明,针对查找信息作战指挥协同活动中存在的短板所提出的改进建议,具有一定的参考价值。     

网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

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。     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。     

反恐分队作战效能的灰色聚类方法评估

评估反恐分队作战效能对加强反恐部队建设、提高反恐能力有一定的指导意义.本文根据影响反恐作战的主要因素,建立了比较全面的评价指标体系.运用层次分析的方法确定各指标的权重系数.采用灰色聚类的评价方法将子效能聚合成反恐作战的体系效能.其中要素包括样本矩阵、灰类、白化权函数.由此实现反恐分队作战效能的量化评估.最后通过实例分析和计算,证明评价模型的合理、有效、可行.     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1,1）模型产生误差的两个主要原因出发,重新选择灰导数,并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1,1）组合模型,提出了求该组合模型参数的计算方法,通过实例验证了组合模型的模拟精度,具有重要的应用价值。     

基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.