SINS/GNSS自适应反馈校正滤波

SINS/GNSS组合导航中,反馈闭环校正比开环输出具有更高的短时精度;但反馈校正的输出会有长时间缓慢发散迹象。传统工程上应用最优奇异值可观测度对反馈向量进行自适应调整,但最优奇异值计算量很大,且不同机动情形下的最优奇异值也不相同,很难确定。通过分析卡尔曼滤波的方差矩阵,提出一种新的可观测度定义,并利用滤波协方差矩阵确定新的可观测度,并结合人工神经网络确定反馈校正的自适应调整系数,仿真表明新方法抑制了反馈校正输出误差的长时缓慢发散,提升了导航精度。     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

心理战中信息二次传播效果仿真研究

对心理战中宣传信息在敌军士兵中二次传播的问题进行研究,对单个士兵进行仿真建模,使用蒙特卡洛法模拟计算其状态及行为。从统计的角度,研究士兵集合在整体上呈现出的规律状态,对结果进行分析。实验结果证明该方法可以有效地对信息二次传播问题进行模拟仿真,仿真结果具有一定的真实性和可信度,可从中得出一些对部队心理战建设具有一定指导意义的结论。     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于贝叶斯网络的我国海上能源通道海盗袭击风险分析与实验评估

鉴于能源进口安全保障的重要性及迫切性,针对海上能源通道海盗袭击事件的不确定性与突发性,基于风险理论、贝叶斯网络、蒙特卡洛模拟等方法,建立了海上能源通道海盗袭击风险的量化评估模型,探索了快速、量化评估突发性事件的技术途径,旨在为保障我国能源进口安全提供时效性强、精确度高的决策依据。     

蒙特卡洛法的截击空战仿真

针对具体空战环节,应用蒙特卡洛方法仿真了截击空战的全过程,提出了截击空战仿真的程序逻辑方案;并结合具体实例,得出仿真数据,定量分析了空战毁伤概率,进而分析了截击空战的作战效能。仿真结果比较符合实际空战情况,具有一定的创新性和实际应用价值,其分析问题解决问题的方法和过程对解决类似的问题有一定的借鉴意义。     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.