改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

HLA和视景仿真技术的装甲车辆乘员协同训练系统

简单介绍了HLA/RTI的特点和功能,讨论了利用MultiGen Creator 和 Vega Prime建立三维模型时用到的关键技术,以及部分特效的实现技巧.并详细说明了分布式协同训练系统下的时间管理和数据分发管理的实现策略.给出了基于HLA/RTI和三维视景仿真技术下分布式协同训练系统的实现方法.     

Maximizing deviation method for multiple attribute decision making under q-rung orthopair fuzzy environment

Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment, the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain. As a generalization of intuitionistic fuzzy set (IFSs) and Pythagoras fuzzy set (PFSs), q-rung orthopair fuzzy set (q-ROFS) is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information. But, in actual multiple attribute decision making (MADM) problems, the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known, to date, the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues. Thus, combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method, we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper. Firstly, we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs) and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets (q-RIVOFSs). Then, combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information, we establish two new decision making models. On this basis, the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information. Compared with existing methods, the effectiveness and superiority of the new model are analyzed. This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers (q-ROFNs) and whose attributes are incomplete.     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

两栖型指控车非线性横摇安全盆侵蚀研究

采用单自由度系统研究了两栖型指控车在规则波激励下的非线性横摇和倾覆,非线性横摇控制方程应用四阶龙格库塔法进行数值积分;以波浪扰动力矩的幅值和波浪的频率作为变量,研究了两栖型指控车的安全盆侵蚀问题。以波浪扰动力矩的幅值为变量的安全盆侵蚀研究结果表明:当波浪扰动力矩大于0.01时,安全盆开始出现侵蚀现象,当波浪扰动力矩大于1.84时,安全盆的安全域已经变成了几个离散的点,随着波浪扰动力矩继续增大,安全盆的安全域将继续严重侵蚀,直到消失为止。以波浪频率为变量的安全盆侵蚀研究结果表明:两栖型指控车的安全盆侵蚀对波浪的频率敏感,安全盆出现明显的侵蚀;随着频率的增大,安全盆侵蚀将不会发生,表明两栖型指控车对高频波浪是安全的。     

基于SINS/GPS组合导航的AUV半实物仿真系统设计(英文)

为了满足水下航行远航程和长时间的要求,远航程自主水下航行器(AUV)采用的是以SINS导航为主、卫星导航定期修正的方式,以提高导航的精度和可靠性.设计一种采用GPS卫星定位导航模拟器、GPS接收机、惯性测量器件(IMU)和实时仿真计算机构成的采用SINS/GPS组合导航方式的AUV导航半实物仿真系统,并对该系统的硬件接口设计、算法和软件开发进行了论述.所开发的系统通过外部的线运动补偿实现了惯性导航系统的完整计算,通过时间同步策略解决了各导航子系统的并行同步问题.部分仿真试验的结果表明,所设计的半实物仿真系统方案可行,可用于更高置信度的AUV组合导航仿真实验.     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

防空武器系统总体效能的灰色层次评价模型

以某型防空导弹为例,首先建立防空武器系统总体效能评价指标,并采用效用函数法进行指标量化。在此基础上,采用AHP法和Dephi法确定权重系数,采用灰色方法计算综合评估值,从而建立一种综合灰色系统理论、AHP法和ADC法三者优点的灰色层次评价模型。最后对该型防空导弹进行仿真分析。结果证明,灰色层次评价法较AHP法和ADC法具有更大的合理性。     

太阳能光电热系统换热器性能实验研究

设计了新型半圆管形式的不锈钢板式换热器,对其作为太阳能光电热综合利用一体化系统集热组件的性能进行实验研究。通过新型集热光电热组件及光电组件系统的对比实验,研究该光电热组件在重庆地区夏季应用情况,分析其光电和光热特性。结果表明:在以晴朗为主的天气,半圆管形式的不锈钢板式光电热组件电热系统的电热性能与光电组件系统的相比较,前者的太阳能电池输出功率提高约26.48%,热利用效率提高23.70%以上,新型半圆管形式的光电热组件整体光电热(光电+光热)综合效率可达到25.70%,有效提高了光电热系统的综合效率。新型半圆管形式不锈钢板式换热器的换热面积增大,提高了换热效率,为太阳能光电热综合利用一体化系统在重庆等太阳辐射强度较小地区的应用提供了参考。