基于支持向量机的飞机备件需求预测

支持向量机是一种机器学习算法,在国外已广泛应用于工程实践领域。首先探讨了支持向量机回归预测模型的学习和预测机制,分析其中三个重要参数对算法的影响规律,得出一套定性的参数选择方法,然后将支持向量机引入到装备综合保障分析之中,构建了飞机备件智能预测模型,并对某型军用飞机备件需求进行了预测和分析,结果表明:基于支持向量机的备件需求预测是有效的、可行的。     

态势估计中编队作战空间关系表示及其推理

空间关系表示及其推理是态势估计的基本问题。提出了海军编队作战空间的概念,分析了几种典型的空间形式并探讨了相应的描述方法,基于对B.Clarke空间理论的分析,针对两支编队海上作战的态势演变,提出了海军编队作战的区域拓扑关系、及其符号表示和推理的符号集合,并采用合理化的形式推导了空间区域的相加、相交、补集和全集等谓词推理运算,它将适用于构建海军编队态势估计的空间推理基础框架。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

面向航迹中断的模糊航迹关联算法

针对海战场态势中,由于系统误差、电磁干扰、地理环境隔绝、电子静默等原因,出现的传感器信号长时间中断、目标丢失,导致态势中航迹不连续的问题,提出了一种改进的模糊航迹关联算法.该算法通过采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法,实现了在目标机动性较强、中断时间较长等情况下的航迹关联,保证了态势的稳定.通过Monte Carlo仿真实验表明,该算法具备较高的关联性和鲁棒性.     

系统UUT诊断策略设计的工程化原则与实践

分析了型号系统研制中推广应用“被测对象(UUT,unit under test)测试点与诊断策略设计与分析技术”的必要性和重要性。重点介绍了一种对UUT测试点与诊断策略进行设计与分析的简便有效的工程化方法,以及在应用中的实践经验与体会。     

主成分分析法在评价全国火灾形势中的应用研究

介绍了主成分分析法评价火灾形势的基本原理,并对全国火灾形势进行了综合评价,最后对评价结果进行了分析,进一步证实了主成分分析法的科学性和合理性。     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

装备寿命预测的平行仿真模型在线演化方法

在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展卡尔曼滤波和极大似然估计算法,实现了面向装备剩余寿命预测的平行仿真模型在线动态演化。通过仿真实验验证了模型形态选择算法和模型在线演化工作流程的有效性,取得了较好的仿真效果。     

多基准站相对定位算法及先验基线向量偏差影响分析

为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。