一种结合弹道规律的模糊交互式多模型算法

针对交互式多模型算法中转移概率矩阵与实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题,通过分析某型导弹的典型弹道,将弹道规律融合到模型概率转移矩阵中,然后将转移概率模糊化处理,提出了一种基于弹道规律的模糊交互式多模型算法,然后以导弹蛇形运动转至比例导引的机动过程为例进行了仿真验证,比较了典型交互式多模型算法和模糊交互式多模型算法的跟踪性能。仿真结果表明:该算法可显著提高导弹机动段的跟踪精度。     

基于AIS的对海雷达多目标联合误差估计方法

提出了一种基于AIS的对海警戒雷达多目标联合误差估计方法,该方法以高精度AIS提供的目标信息为目标真值,对雷达进行误差估计。利用系统积累的多目标航迹信息,首先进行目标粗关联,将航迹信息进行时空对准后产生误差序列,通过单目标误差序列统计信息进行异常值的筛选,再通过多目标误差序列进行错误关联目标的检验,最终对剩余误差序列进行误差估计。通过实测数据和实际应用证明,该方法估计的雷达误差较准确,用估计结果对雷达误差进行校准后可有效减小对海雷达的系统误差。     

基于矩估计的高原航空备件消耗规律研究

针对高原航空备件消耗规律难把握的问题,提出了一种解决低消耗器材消耗预测的方法,利用矩估计把握器材的消耗规律和Monte Carlo仿真器材消耗的数据,找出储备量与满足率之间的关系,预测年平均消耗量。     

基于模糊物元分析法的坦克作战效能评估

鉴于坦克作战效能评估中客观存在的不确定性和模糊性,提出了基于改进模糊物元分析方法的坦克作战效能评估模型。该模型在构建坦克作战效能评估指标体系基础上,将层次分析法和熵权法计算出的权重有机组合实现综合赋权,并据此建立坦克作战效能的模糊物元分析评估模型。实例分析表明,所提出的模型便于理解,易于实现,兼顾了主客观因素的影响,评估结果总体反映了坦克作战效能的真实水平,也为其他装甲武器作战效能的科学评估提供新思路。     

基于极坐标多普勒伪状态的最佳线性无偏估计算法

理论和实践已经证明,除位置量测外,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态的估计精度的潜力。基于目标匀速运动场景在直角坐标系下提出了一种可使用多普勒伪量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)和多普勒伪状态的跟踪算法。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的近似最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过与目前几种流行的方法进行仿真比较,验证了新算法的优越性和可靠性。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后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,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。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。     

一类非线性系统的自适应模糊反推近似滑模控制

针对一类含有未知非线性函数项和外界干扰的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊反推近似滑模变结构控制方法。采用中值定理和隐函数定理使未知非仿射输入函数拥有显式的控制输入,利用模糊系统逼近未知非线性函数,动态面控制技术解决了反推设计中出现的"微分爆炸"问题。所提出的自适应近似滑模控制方案削弱了传统滑模控制中的抖振现象。从理论上证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真算例验证了算法的有效性。     

基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法

多属性、多目标性决策中,针对专家给出各方案偏好关系下的决策问题,提出一种基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法。该方法运用模糊核聚类的思想实现对决策专家的聚类,并通过放宽归一化约束条件,克服了传统模糊核聚类算法中离群点对聚类结果的影响。同时,在专家类内赋权过程中,运用CI-IOWG算子集结同类专家的意见,依据不同专家对于形成类别一致性意见的贡献程度来确定专家权重;克服了传统基于熵权或判断矩阵一致性的赋权方法的局限性。算例表明,该方法可行、有效。