基于计算机视觉的目标方位测量方法

以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。     

基于ADC模型的数据链系统作战效能评估

从数据链系统的信息支持能力出发,结合指标体系的选取和确立原则,建立了数据链系统作战效能指标体系。提出并建立了数据链系统作战效能评估的ADC模型,针对模型中能力矩阵C计算繁杂的问题,考虑到某些指标在分析过程中定量化的需要,综合运用幂指数法和层次分析法对能力矩阵C子模型及体系指标进行定量化分析和计算。对于运用幂指数法中涉及各指标的加权系数采用层次分析法来确定,进一步分析了层次分析法的原理及步骤。最后给出实例,结果表明该模型具有一定的合理性且计算简单、易于理解、结论可靠等优点。     

基于速度障碍的无人机避免机动障碍物问题

针对无人机避免机动障碍物的问题,应用速度障碍法,在充分考虑障碍物可达范围和无人机最大机动能力的基础上,将问题空间转换到了速度空间,然后以速度障碍的边界条件替代速度障碍的整体范围约束,这样得到了速度障碍的简单表达形式。最后结合最优控制,在速度空间解决了无人机避免障碍物的问题,并直接求解出了合适的速度输出。仿真结果表明方法切实可行。     

基于变权灰色关联法的高超声速目标威胁评估

针对传统灰色关联法的权重设置采用常权法没有充分考虑目标状态变化而引起威胁程度变化的情况,提出了基于变权灰色关联分析法的高超声速目标威胁评估模型。根据高超声速目标的威胁特点和威胁能力,并结合敌我双方的对抗能力,提出了高超声速目标的威胁评估指标;利用变权理论、构造均衡函数,动态调整各威胁指标的权值,使其随目标状态变化而变化;并结合灰色关联法,将变权向量与目标的灰色关联系数进行了变权综合,得到各目标的灰色贴近度,通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。     

用组合模型预测备件消耗量

科学预测备件消耗是有效实施备件保障各项工作的基础。结合指数平滑法及灰色模型的特点,建立组合模型,解决了小样本条件下备件的消耗预测问题。实例分析表明,组合模型比单项模型具有更高的预测精度。     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

基于配置管理的软件维护性评估

对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。     

适用于捷联惯性/星光组合导航的导航星表构建方法

构建满足完备性、精简性和查询快速性的导航星表是实现捷联惯性/星光组合导航系统的重要前提和保证。为了达到这一目标,本文选取天文学中的Tycho-2星表作为导航星表的初始星表,它与TRC星表相比具有明显的优势,在实践运用过程中更加完备。在Tycho-2星表基础上,对球矩形分区方法进行了改进,包括明确了分区及子分区的划分方法,提出了备选导航星的选择策略。实验结果表明,采用改进型球矩形分区方法的备选导航星数量最多只占赤纬带法导航星的19.39%,仅占全天遍历法导航星的3.12%。因此,改进型球矩形分区方法更加精准,查询更快捷,更适用于SINS/CNS组合导航系统。     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。