一种固体发动机光线投射体绘制加速方法

固体发动机ICT断层图像构成的体数据场规模大、空体素比例小,现有的光线投射加速方法效果不明显,并且在其三维可视化故障诊断中,不是体数据场中的所有信息都对内部故障检测有意义,三维重建出所有体数据大大增加了计算量.为此,提出一种在同体发动机体数据分割基础上的光线投射加速方法.该方法利用分割结果,建立分割信息体数据场,结合现...     

基于四元数的单目视觉物体位姿测量方法

对基于点特征的单目视觉定位算法进行了研究,设计了一种5点平面靶标,在五个特征点的基础上提出了一种基于四元数的单摄像机位姿测量方法。建立了四元数空间变换矩阵,然后再根据特征点在世界坐标系下的坐标值以及特征点在CCD成像面上的坐标值,在空间投射的基础上利用最小二乘法求解出靶标的四元数空间变换矩阵,从而求得靶标的空间位姿。通过实验对该单目视觉定位方法进行验证,实验结果表明：测量模型平移定位精度达到了,旋转定位精度达到了。     

一种基于感知的大规模场景粒子系统绘制方法

在分析已有的大规模场景下使用粒子系统对自然现象等模拟方法的基础上,提出了一种绘制大规模粒子系统的方法.在大规模粒子系统的绘制过程中引入基于视截体模型的感知算法对粒子进行细化并引入双重缓冲技术以及粒子动态纹理.将粒子按所属不同区域进行分层次绘制,提高了真实性和灵活性,最终解决了传统绘制方法不适用大规模粒子系统的问题.实验表明,系统的模拟效果真实,满足系统对实时性的要求,适合大规模粒子系统的绘制.     

有限差分法的坐标变换诱导误差

有限差分法应用于具有复杂外形的网格时需要进行坐标变换,在此过程中经常会引入坐标变换诱导误差。在柱坐标系下使用均匀网格进行均匀流场计算,计算结果表明,即使物理坐标对计算坐标的变换函数连续可导、计算过程中坐标变换系数直接采用准确的解析式、网格完全正交并且充分光滑,也无法避免坐标变换诱导误差。理论分析表明,产生坐标变换诱导误差的机理是笛卡尔坐标系下的守恒型欧拉方程变换至贴体坐标系下后增加了源项。针对该问题,目前国内外学者通常采用几何守恒律,构建与差分格式相匹配的坐标变换系数计算方法来消除源项。本文介绍了从包含源项的离散等价方程基础上直接进行离散的新算法,在此基础上针对非等距网格条件下MUSCL类格式重构过程进行误差分析,理论推导表明重构中需要考虑非等距插值公式的影响系数,将变量转换至计算空间内进行MUSCL重构才能保证该过程具有均匀网格下的插值精度。通过理论分析及数值实验证明新算法对于均匀流场完全不会引入坐标变换误差。     

基于视觉信息的无人机自主着陆过程姿态角简化计算方法

研究了一种基于地平面算法的无人机着陆过程中姿态角估算的改进方法。通过地面坐标系到摄像机坐标系的转换矩阵、机体坐标系到摄像机坐标系的变换矩阵、机体坐标系到地面坐标系的变换矩阵求解,确定无人机的姿态信息;利用无人机着陆过程中跑道的图像地平线和跑道数据等特征提取,在获取摄像机姿态角的基础上,计算无人机的滚转角和俯仰角,用跑道特征来估算无人机偏航角;通过矩阵变换解算出无人机的姿态角,并通过仿真进行了实验验证。该方法对摄像机的安装位置没有特殊的要求,解除了传统方法对摄像机安装位置的限制,简化了无人机姿态信息的求解方法。     

涡轮叶片温度场插值的坐标变换法

研究了利用坐标变换求涡轮叶片温度场的插值方法。选择等叶高面间的叶片体为研究对象,利用20个节点包络此叶片体,在物理坐标与虚拟坐标之间建立坐标变换函数,确立物理坐标节点与虚拟坐标节点的映射关系,通过坐标变换把形状复杂的叶片体变换为规则的正方体,在虚拟坐标系中、规则的正方体上插值求得涡轮叶片体任意点的温度值。通过算例验证了该方法的可行性和正确性。     

基于天基光学监视的空间目标MSC-SPKF跟踪方法

在对天基光学监视跟踪特点进行分析的基础上,提出样点状态转换修正球坐标Sigma点卡尔曼滤波(MSC-SPKF)方法以实现对空间目标的三维被动跟踪。利用修正球坐标系和无迹变换(UT)分别在仅测角被动跟踪和获取非线性系统状态二阶矩方面的优势,选择在修正球坐标状态空间内进行Sigma点采样,并利用状态空间转换完成样点矢量非线性预测,最后在修正球坐标空间内完成滤波更新,并给出相应的初始化方法。仿真结果表明该方法在收敛性和稳健性上更有优势。     

基于高速相机阵列的起飞着陆段航迹测量技术

针对基于GPS的飞机起降性能测试关键段轨迹细节信息描述不清晰、测量精度低的问题,提出一种利用高速相机阵列对飞机的起飞着陆运动过程进行接力拍摄,通过对各站点高速相机拍摄到的图像序列进行分析处理,得到飞机上标志点在图像坐标系中的坐标,利用近景数字摄影测量中三维直接线性变换(DLT)等算法,解算出飞机的位置及速度数据的方法.介绍了该方法涉及的数学模型及其推导过程,并利用坐标观测量数据进行解算,试验证明了该方法有效.     

多导弹编队保持控制器设计

针对多导弹编队保持控制器设计展开研究。首先利用多智能体系统技术研究领弹与从弹的协同优化组织结构;其次针对面向编队飞行的从弹控制律和实现算法进行重点研究,利用惯性坐标系下从弹与领弹的坐标得到相对坐标差值,进一步利用误差的动力学特性设计了三维条件下基于从弹的稳定的编队控制器,实现对从弹的速度控制、弹道偏角控制和弹道倾角控制,在领弹机动情况下,从弹与领弹的相对距离始终为指定的期望值;最后通过仿真实验验证此编队控制器具有较强的鲁棒性和稳定性。     

星基ADS与雷达误差校准算法的研究

基于星基自动相关监视(ADS)系统和雷达各自的特点,分析了空中交通管制中ADS与雷达数据融合的模型,提出了在传统的地心地固(ECEF)坐标系中星基ADS和雷达系统误差校准的算法。同时,针对ADS数据的特性,又进一步提出了在Geodetic坐标系和以雷达站为极点的极坐标系(以下简称雷达站极坐标系)中的系统误差校准算法。最后,对校准效果进行了仿真分析和比较,并介绍了一种有效应用上述算法的方法。     

A modified Gaussian sum approach to estimation of non-Gaussiansignals

A Gaussian sum estimation algorithm has previously been developed to deal with noise processes that are non-Gaussian. Inherent in this algorithm is a serious growing memory problem that causes the number of terms in the Gaussian sum to increase exponentially at each iteration. A modified Gaussian sum estimation algorithm using an adaptive filter is developed that avoids the growing memory problem of the previous algorithm while providing effective state estimation. The adaptive filter is comprised of a fixed set of estimators operating in parallel with each individual estimate possessing its own corresponding weighting term. A simulation example illustrates the new non-Gaussian estimation technique     

On-orbit real-time magnetometer bias determination for micro-satellites without attitude information

Due to the disadvantages such as complex calculation, low accuracy of estimation, and being non real time in present methods, a new real-time algorithm is developed for on-orbit magnetometer bias determination of micro-satellites without attitude knowledge in this paper. This method uses the differential value approach. It avoids the impact of quartic nature and uses the iterative method to satisfy real-time applications. Simulation results indicate that the new real-time algorithm is more accurate compared with other methods, which are also tested by an experiment system using real noise data. With the new real-time algorithm, a magnetometer calibration can be taken on-orbit and will reduce the demand for computing power effectively.     

宽带扩频阵列信号处理技术研究

提出了一种基于时域分析的复合加权宽带阵列信号处理新方法,该方法通过群时延、相位和幅度复合加权处理,可以避免复杂的频域聚焦算法,最后给出了处理方法的详细算法和实现框图。     

含固支边的强厚度层合板解析解的改进方法

基于含固支边层合板的非齐次状态方程,应用增维方法,建立了齐次状态方程,给出了静力问题的解析解。这种方法对于程序的实现和数值运算稳定性的提高十分有利,在求解的过程中避免了矩阵求逆,且大大提高了计算效率。数值算例显示了本文的方法是正确的。     

基于光传播模型的航迹优化

随着民用航空产业发展,航空器流量会大幅度增长,空域资源有限性成为限制民航发展的重要因素.运用光传播模型、拉普拉斯算法对折射率地图的航迹优化问题进行研究,引入光程概念,全局考虑航空器运行时的航迹代价,即实际距离和航行难易综合评价.分别从离散、连续切入,在指定时间内,探测周围空域基本状况,高效、安全完成最优航迹确定.结果表明,利用光传播模型进行航迹优化,相比传统航迹,能更好兼顾安全和效益,实现战术层面的航迹优化.     

基于一致性矩阵的机场选址指标权重统计算法

为了提高AHP法机场选址指标权重的可靠度,利用一致性矩阵理论和统计学原理,提出一种基于一致性矩阵的机场选址指标权重统计算法.算法在完全遵循专家判断信息的基础上构造一组一致性矩阵,取这组一致性矩阵的单位特征向量的平均向量作为指标权重.算法不需要对判断矩阵进行一致性检验,避免了当专家判断矩阵一致性不满足要求时改进判断矩阵可能对指标权重产生不利影响的倾向,为AHP法机场选址指标权重提供了一种稳健的计算方法.     

三维自适应非结构网格的Euler方程解

 将 Ausm+ 迎风格式应用于三维非结构网格中求解 Euler方程。对单元变量进行重构以获得空间高阶精度,对时间域采用多步龙格库塔法推进,并采用了当地时间步长和隐式残差光顺技术来加速收敛。采用多点择优推进阵面法生成复杂曲面的三角形网格,利用推进阵面法生成四面体网格。采用网格自适应技术对网格进行局部加密,以减少总体网格数目,从而提高计算效率。最后给出了绕 ONERA M6机翼的跨音速流动及绕麻雀 导弹的超音速流动算例,结果表明了本方法的有效性。     

Parameter design for a guidance and control system using genetic approach

A preliminary guidance and control design for guided missiles is developed via a genetic searching approach. A real-coded genetic algorithm (RGA) serves as the computing device to solve a constrained optimization problem resulting from the guidance and control parameter design where the genetic structure encodes some sort of automation. It is a global search algorithm thus avoids a local minimum. This new design paradigm offers a way to implement simple but robust solutions that cover a wide range of aerodynamic variations. Simulation results are performed to illustrate the engagement performance and applicability of this proposed design.     

一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用

针对光纤陀螺捷联惯导(FOG SINS)/GPS组合导航系统实际工作环境中,由于系统噪声与量测噪声模型发生变化而带来的滤波器发散的问题,提出一种新型模糊自适应Kalman滤波器(FSHAKF).通过引入IMU精度因子与GPS水平精度因子,构造模糊推理系统(FIS),实时更新自适应参数,有效地解决了传统Sage-Husa自适应滤波器(SHAKF)估计模型不准确、系统噪声与量测噪声无法同时估计以及滤波器长时间易发散的问题.仿真实验表明,本文提出的FSHAKF算法相较于SHAKF算法,估计精度得到明显提高,且避免了滤波器的发散.     

APSO算法在语音信号盲源分离中的研究

将自适应粒子群优化（Adaptive Praticle Swarm Optimization）算法运用到语音信号的盲源分离中,以峰度为目标函数,通过自适应调整惯性因子,克服了收敛速度和分离效果之间的矛盾,最终实现盲源分离。该算法避免了传统的优化算法自然梯度法稳定性差、易于陷入局部最优的不足。通过比较仿真结果和性能指标可以看出,APSO算法提高了收敛速度,改善了分离性能,表明了该算法在实现语音信号盲源分离中性能的优越性。