基于SVR的飞行学员培养效果仿真

研究了飞行学员培养效果与训练内容、训练时次的关系是进行课程优化的前置工作,针对实际工作很难对训练计划的阶段训练效果进行预测,缺少必要的工具对飞行学员经过阶段性培养后应达到的水平进行定量化描述,在运用层次分析法对近3年飞行学员能力评定的基础上,利用支持向量机回归预测方法,构建了飞行学员培养效果预测模型,并利用MATLAB进行了验证,可为飞行学员训练效果预测提供技术参考和研究方向。实例表明,与常用的BP神经网络预测方法相比,所提出的支持向量机回归预测方法在训练效果预测精度上具有明显优势。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

基于D-S证据理论的协作式频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术,感知精度和速度直接影响到认知无线电网络的整体性能。由于单台感知的性能受环境影响严重,协作式频谱感知被广泛使用。为提高协作式频谱感知性能,采用可变策略的Dempster-Shafer证据理论对两种感知方法产生的信息进行融合:一种是能量检测法,该方法速度快但准确度不高;另一种是周期平稳信号检测法,准确度高但周期长。通过融合实验结果表明,同单独一种检测方法相比,基于Dempster-Shafer证据理论的认知网络,其感知能力明显提高,系统的容错性和敏捷度也有增强。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

中国汽车市场销售预测及公司汽车产销目标制定分析

一、宏观经济发展环境 （一）宏观经济发展环境 中国国民经济在改革开放30年来,年平均增长率9．9％。     

离散滑模预测控制的鲁棒性

采用单步预测的思想对滑模预测控制算法进行简化,分析其鲁棒性机理,并将它与传统离散滑模控制设计方法的鲁棒性机理进行对比研究,给出了闭环系统的鲁棒稳定性证明。结果表明:传统离散滑模控制方法通过在控制律中引入不确定性上界值以克服不确定因素的影响,虽然能够保证系统的鲁棒性,但同时必然导致过度补偿,从而加剧抖振。而滑模预测控制采用反馈校正与滚动优化相结合的方法以保证系统鲁棒性,从原理上避免了抖振现象。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

自适应现状制导律

针对反弹道导弹的导弹武器的主动飞行段,提出了高精度自适应现状制导律。通过实时修正飞行程序,以消除导弹飞行过程中遇到的各种干扰的影响,保证命中精度,并对发动机推力偏差、风干扰影响下的导弹运动进行了数学仿真,仿真结果证实了自适应现状制导律是合理、可行的。     

基于动态模糊综合评判的反后坐装置故障预测模型

针对反后坐装置故障预测中的诸多模糊信息和模糊因素,基于传统的模糊综合评判方法,提出将动态模糊综合评判方法用于故障预测,给出了动态权重系数及模糊关系矩阵的确定方法,以反后坐装置为例对动态模糊综合评判方法予以说明。并将模糊综合评判与产生式规则融合,利用复合推理机制提高预测结果的准确性。     

基于频谱与小波分析的卡尔曼滤波器监控技术

新息是卡尔曼滤波中预测量与量测的差值,它是表征滤波器稳定性的重要信息.通过对新息进行小波分析,并与其频谱相对比可以清楚地了解量测干扰信号对卡尔曼滤波器的影响,为对不同的干扰信号采取不同措施提高卡尔曼滤波精度提供了借鉴.