本刊加入“中国知网(CNKI)”“万方数据”等数据库的声明

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能力型防空群指控系统概念模型及效能评估

为提高能力型防空群整体作战能力,应用系统论方法分析了能力型防空群指控系统的构成要素及运行模式,提出了指控系统信息结构力的概念,建立了能力型防空群指控系统概念模型。在此基础上,提出了能力型防空群指控系统效能评估指标体系,运用网络复杂性理论、图论、集合论及信息论方法建立了能力型防空群指控系统的物理性能及信息结构力计算模型,给出了指控系统效能综合评估函数,可为防空指控系统构建提供参考。     

基于ACE Streams框架的舰船综合电子仿真系统设计

软件构件具有良好的功能封装性及接口规范性,在增强软件的可移植性和提高复用率等方面意义重大。在舰船综合电子仿真系统开发过程中,通过引入ACE Streams框架的技术,有效地降低了软件各层次间的耦合度,增强了数据的传输处理能力,固化了该系统的通信机制。     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

基于改进粒子群优化算法的发动机故障仿真

为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。     

一种轨道实时修正的空间目标定位算法

在空间交会对接中,针对仅有角度信息时的目标航天器定位问题,提出了基于"当前"统计模型的递推卡尔曼被动定向跟踪算法,实现了对目标航天器的角度跟踪和预测,消除了角度误差.其次将角度滤波值与追踪航天器和目标航天器已知的轨道信息有机结合,完成了对二者之间距离的修正,实现了空间目标定位.仿真结果表明,此算法有较好的角度跟踪能力和...     

基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统,现实中非线性系统更为普遍,而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统,提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计,求出目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配,并对该算法进行了仿真。     

基于最小负载的相控阵雷达自适应数据率更新算法

提出了一种基于最小负载的相控阵雷达自适应数据率更新算法.该算法基于交互多模型(IMM),以雷达负载最小为准则,推导出新息协方差矩阵和时间间隔T的函数关系,通过求取该函数在一定范围内的极小值,得到使雷达负载最小的时间间隔.仿真结果证明了该算法能够保持雷达负载最小的条件下,根据目标的运动情况自适应的改变跟踪时间间隔,目标机动时预测误差明显小于固定时间间隔目标跟踪算法.