采用自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法的飞行器导航控制方案

针对飞行器绕本体轴高速旋转的飞行过程出现的严重耦合干扰问题和大角加速度和大角速度测量问题,提出了一种自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法。该算法使用超球面分布采样点和线性转移等方法简化算法采样计算和采样点的权值计算,提高算法效率;利用模型噪声和线性方程,通过一步预测进行自适应设计,计算滤波值和误差方差矩阵;使用次优噪声估计器推算过程噪声;对过程噪声进行正定判定,防止算法发散。仿真结果表明,这一改进的自适应简化不确定性卡尔曼滤波算法能够有效减少滚转角解算误差和耦合干扰,提高飞行器着陆点的精度。     

一种时域标量场平面波算法的改进方法

基于现有时域平面波(PWTD)算法,提出了一种对时域标量场平面波算法的改进方法。此方法将现有算法中的插值计算改为制表查询,并给出了其最大误差。另外,还将现有算法中转移算子中对时间求导提到算法最外层,将原先所需的(K 1)(2K 1)次FFT和IFFT计算减少为一次FFT和IFFT计算。最后算例证明当算法选取适当参数值时,可获得需要的计算精度,并验证了改进算法所需计算时间远少于现有算法。     

基于D-S理论及Einstain算子的ISM模型分析

在评价相控阵天线质量的传统方法中,往往依据指标主要属性分类成层,容易忽视指标间的复杂联系。针对该问题,从研究指标间的内部关系出发,搭建了反映相控阵天线质量特性的解释结构模型。并着重探讨如何分析该模型,将模型分为"一对多"和"多对一"两种基本结构,利用D-S理论、模糊分配及Einstain算子详细叙述了这两种结构的求解过程。最后,以该方法在某型远海机动水文监测雷达天线中的具体应用,验证了ISM模型从建立到分析整个过程的可行性和准确性。     

基于优化BP神经网络的气象环境下军事通信效能评估

气象条件对作战的各个方面都产生不同程度的影响和制约,恶劣的天气情况会影响军事通信质量,为提高在气象环境影响下的军事通信效能评估效果,将BP(Back Propagation)神经网络模型应用于军事通信效能评估中,并结合基于信息素的细菌觅食改进算法(Bacterial Foraging Optimization base...     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

遗传算法在武警勤务中的应用研究

遗传算法是一种新的全局优化仿生算法。介绍了遗传算法的编码方法、选择算子、交叉算子和变异算子 ,以及适应度函数的设计 ,结合武警部队勤务的特点 ,探讨遗传算法在武警勤务中的应用。并以遗传算法在军事 (行军 )路线优化选择和智能排课系统中的应用为例 ,对遗传算法的建模等进行了探讨     

目标识别中决策级语言和数值信息融合方法研究

自动目标识别信息融合是现代C~3I系统和综合电子战的重要内容之一。本文讨论了在决策层目标识别语言和数值信息融合的新思路,引入基于LOWA的融合算子ω_Q~(LOWA),举例说明该方法的可行性和深入研究价值。     

中立型泛函微分方程的周期解

综合利用D算子的性质及Horn不动点定理[8],研究了有限时滞中立型泛函微分方程的周期解的存在性问题,证明了解的一致最终有界性蕴含周期解的存在性,从而推广了著名的Yoshizawa周期解定理[3],同时推广了[1]和[2]的主要结果.