系统辨识方法在微型飞行器建模中的应用

为对微型飞行器的飞行进行控制,需要建立其动力学模型。讨论了微型飞行器模型的系统辨识方法,设计了实验方法与采集装置,在数据处理、模型结构选择、模型评价等方面进行了探讨。简要介绍了输入输出端存在噪声时系统的线性最小二乘无偏辨识方法原理,最后给出了微型飞行器的纵向通道的仿真算例,结果表明,运用这种方法对微型飞行器进行建模是准确而有效的。     

基于模糊推理的目标对潜发现问题研究

基于模糊推理基本思想,针对潜艇水下收集目标信息的特点,在目标对潜艇威胁信息存在不确定性因素的基础上,建立了判断潜艇被发现与否的指标体系,应用模糊推理方法建立了判断规则,并给出了推导过程和实现方式,在把模糊推理方法应用于潜艇威胁判断模型的研究上做了初步尝试。     

Franchising cooperation through chance cross‐constrained games

This paper explores the role of franchising arrangements in the context of game theory. We assume a single franchisor and a single franchisee channel and address the impact of fixed lump‐sum fees, royalties, wholesale price, and retail price on the franchise contracts. We start with the chance cross‐constrained noncooperative situation where the franchisor, as the leader, first specifies his/her strategies. The franchisee, as the follower, then decides on his/her decision. We then relax the assumption of franchisee's inability to influence the franchisor's decisions and discuss cooperative situation between the franchisor and the franchisee. Nash's bargaining model is utilized to select the best Pareto‐efficient payment scheme for the franchisor and the franchisee to achieve their cooperation. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 669–685, 2000     

运载火箭伺服机构故障检测与诊断的扩展多模型自适应方法

针对运载火箭伺服机构故障,提出一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。建立考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型;将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型;利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率;给出基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测;在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

改进分块局部最佳维纳滤波算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:估计噪声的标准差时,用均值代替中值;根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应地确定类的数量。仿真和实测数据表明,改进后的分块局部最佳维纳滤波算法是有效的,并优于其他三种算法。     

多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰ACM模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制（ACM）技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高了链路的数据吞吐量。提出了近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

基于多通道卷积神经网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。设计多通道卷积神经网络,对目标的正横距离和运动速度进行估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响。结果表明:Adam+tanh组合方式的估计性能要优于其他组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。