基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

SAR在飞行器组合导航系统中的应用

SAR是雷达理论和技术发展到一定阶段的基础上诞生的一种具有高分辨率的成像雷达,它在众多领域得到了广泛的应用。在飞行器组合导航系统中,利用SAR图像进行图像匹配,可以极大地提高系统的导航精度。介绍了SAR、组合导航系统的发展及研究现状。重点介绍了SAR在飞行器组合导航系统中的应用,并给出了具有较高精度、容错性和自主性的INS/GNSS/SAR组合导航系统的原理、结构及仿真结果。     

捷联惯导+G/G接收机+星光组合导航应用研究

提出了适用于高空导弹的以捷联惯导为主,G/G接收机、星光导航为辅的组合导航方式,对组合方式进行了讨论,并给出了捷联惯导+G/G接收机+星光组合导航的原理图。     

导航装备数字维修平台的安全技术

讨论了导航装备数字维修平台的网络传输安全性问题,分析其安全需求,提出采用Java安全技术来解决堆修平台的安全性.从工程项目实际需要的角度出发,阐述了在导航装备数字维修平台中的Java安全机制以及实现技术.     

INS/GPS组合导航方式及应用前景

主要对惯性导航与卫星导航的各种组合方式作了详细的介绍 ,并分析了采用 INS与 GPS相结合时整个系统的性能和滤波算法 ,并对 INS/GPS组合导航的应用前景做了一般性的分析。     

21世纪初舰船组合导航系统的发展趋势

介绍了舰船组合导航系统的结构、原理、功能,综述了舰船组合导航系统的现状,展望了在21世纪初的30年间舰船组合导航系统的发展趋势及一些相关的技术设想.     

等效载噪比评估全球导航卫星系统接收机误码率的适应性分析

等效载噪比是全球导航卫星系统接收机捕获、数据解调和跟踪性能的重要指标。近年来,研究人员取得大量以等效载噪比为指标的干扰影响分析研究成果,但鲜有等效载噪比适应性分析。为此,展开等效载噪比适应性研究。在推导单频干扰下接收机等效载噪比和误码率模型基础上,得出特定条件下等效载噪比评估数据解调性能失效的结论。同时,深入分析等效载噪比失效的机理,给出等效载噪比指标的适用条件。仿真实验验证了理论分析的正确性。     

文章编号：基于多目标进化搜索算法的AUV地磁仿生导航方法

针对水下自主航行器(AUV)地磁多参量多目标搜索的问题,提出了一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。