无人机激光相对引导系统设计与试飞验证

为了提高复杂电磁环境下无人机着陆引导系统的抗干扰能力,可在无人机着陆段采用基于激光的无人机精确引导方法。本文对激光相对引导系统的工作原理及流程进行了分析,设计了基于激光引导的无人机着陆试验流程,并基于某无人机平台完成了试飞验证,获得了重要的试验数据,最后将激光相对引导数据与差分GPS引导数据统一转换到地平坐标系下,完成了两种体制的数据比较和误差分析,并进一步梳理了将激光相对引导技术推向工程应用需要注意的问题。     

基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点，提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识，通过无监督学习的方式，计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度，从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练，从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题，在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法，该方法虽然在准确率上低于传统方法，但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于本体的制造能力P-P-R建模及其映射

在网络化制造环境下.为了盟主企业更好管理复杂零件、工艺、设备资源信息,实现制造任务和制造资源合理匹配,提出了制造任务和制造资源的匹配框架.首先,建立了基于本体的复杂零件加工特征、加工工艺、设备资源P-P-R模型,在此基础上构建P-P-R映射关系;然后,通过可拓理论实现随时添加新的零件特征和零件的工艺特征来完成制造任务-资源的匹配.最后,开发了协同制造资源配置原型系统.通过实例表明,该方法能克服Web制造资源描述差异,实现异构平台的数据统一,对提高企业间的协同效率具有显著效果.     

多Agent装备故障诊断与维修系统研究

提出利用多Agent技术设计装备故障诊断与维修系统,设计了该系统的工作流程和若干个智能A-gent,各个单独的Agent都具有自己的判断方法、知识处理及同其它Agent的协作能力。通过任务共享和结果共享完成装备的故障诊断与维修。     

差分数据通信格式RTCM3.2解码算法研究

RTCMSC-104委员会制定的差分数据通讯标准是进行多系统数据融合、提供差分数据服务、实现RTK厘米级定位的关键和基础。针对最新的差分电文格式RTCM3.2版本的多信号信息组(Multiple Signal Message,MSM)实时解码问题,按照卫星信号标志量设计思想及数据分割原理,以.net基于面向对象的程序设计思路为基础,提出RTCM3.2版本MSM类型电文的解码思路、流程及实现方法,实现电文各字段的实时、完整提取。通过实测实验数据进行解码分析,证明该方法的正确性和可靠性。     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法。对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性。在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表明了该优化方法具备良好的工程应用价值,可有效提升工作类型合理性。     

基于VxWorks的ADS．B接收系统软件设计与实现

简要介绍了ADS．B系统的原理，根据DO-260A的性能要求，建立了ADS—B接收系统的软件框架，并对系统软件进行模块划分，简要介绍了GPS任务、DMA任务和性能监视任务，详细介绍了航迹处理任务。采用软件工程的设计方法，设计了各模块的处理流程。在VxWorks嵌入式操作系统下，采用多任务的方式，实现了ADS—B接收机系统软件。     

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。     

基于仿真优化的网络化制造资源规划技术

网络化制造中的核心问题是如何根据制造任务的特点合理优化地配置网络上的制造资源.本文提出了基于仿真优化方法的网络化制造资源规划技术,该技术通过构建基于工艺特征的制造资源模型,以及设计基于遗传算法的仿真优化等机制解决网络化制造资源的规划问题.最后给出了基于该技术的原型系统.验证实例表明,该方法具有求解效率高和解的质量好等优点.     

元模型在工程数据仓库中的作用

工程数据的组织管理分散、模式复杂且随时间变化,这就要求工程数据管理系统不仅可以统一管理数据,而且支持客户化工作、可扩展。这种系统的设计必须依赖数据模型的灵活性和自描述性。本文在分析工程数据的特点及其管理现状基础上,描述了工程数据仓库的体系结构和多层元模型;重点刻画了利用元对象技术实现工程数据管理的设计实现;最后描述了一个现实的利用元对象管理仓库中工程数据的系统-FTEDWS,证明了本方案和元模型的有效性。这种采用元模型的方法提供了一个灵活、可互交换的环境,用以支持系统演化和重用。     

基于元模型的工程数据仓库系统元数据集成

传统的数据仓库元数据集成方案投资巨大但是效率不高,而且主要是针对商业数据仓库系统,并不适用于工程数据仓库系统。本文利用元模型技术进行工程数据仓库系统的元数据集成,根据工程数据组织分散、模式复杂多变的特点扩充了公共仓库元模型(Comm on w arehouse m etam ode l,CWM),使之不仅适用于商业数据仓库系统,也适用于工程数据仓库系统。然后,以扩充后的元模型为基础实现了自行开发的工程数据仓库系统的元数据集成,有效地提高了元数据集成的效率,达到了预期的目标。     

一种有效的优化数据仓库性能的解决方案

要在数据仓库环境中获得长期优良的性能最大的障碍就是发现数据仓库中大量的休眠数据；数据仓库中的海量数据隐藏了最终用户查询所需要的数据，降低了查询效率。用于提高数据仓库性能和减少休眠数据存储费用最有效的方法就是移除休眠数据。本文简要分析了休眠数据进入数据仓库的主要方式；改进了数据仓库中休眠数据量的统计方法，以便准确地计算休眠数据量的大小；设计了利用活动监视器监视运行于数据仓库的事务以便查找休眠数据；提出了用近线存储方案移除休眠数据和利用跨媒体存储器管理休眠数据的方法，取得了较好的应用效果。     

表计库房智能化管理系统的探讨

采用现代信息技术、条形码管理技术、计算机网络技术和现代通讯技术的基于工作流的表计检定信息系统的解决方案,实现表计库房智能化管理。着重描述该系统的原理、工作流程及应用。     

基于策略模式的缺损数据处理方法

缺损数据处理是个数据质量管理难题,本文提出了基于策略模式的缺损数据处理方法,旨在提高异构数据源集成工具的可扩展性.它封装了各种有效的缺损数据处理算法,使客户可以根据自身不同的使用要求(如时间、空间)来权衡取舍不同策略中的算法,如简单处理、KNN算法.     

流数据复杂聚类查询处理算法

流数据上的连续查询,尤其连续聚类查询是流数据处理研究的难点.草图算法能够计算流数据上等值连接大小的高精度近似值,而直方图算法能够较精确地统计流数据的分布.本文结合这两种算法的优势,提出了一种能够高效处理流数据上复杂聚类查询的算法.理论和实验结果表明,该算法具有较高的精度和较小的空间复杂度.     

用于研究列车空气动力学的数据可视化系统

列车气动试验数据可视化对列车空气动力学研究很重要。由于列车气动试验数据场是基于曲面域的散乱数据场,采用数据场网格划分和基于等参变换的区域映射插值相结合的插值方法。在此基础上改进了扫描线算法,克服了传统扫描线算法求解收敛性得不到保证的不足。为了适应试验数据可视化系统对系统扩展性的要求,采用面向对象的软件工程思想编制了试验数据可视化系统,并在实践中改善系统。     

Track Association for Dynamic Target Tracking System Based on AP Algorithm

Track association of multi-target has been recognized as one of the key technologies in distributed multiple-sensor data fusion system,and its accuracy directly impacts on the performance of the whole tracking system.A multi-sensor data association is proposed based on aftinity propagation(AP)algorithm.The proposed method needs an initial similarity,a distance between any two points,as a parameter,therefore,the similarity matrix is calculated by track position,velocity and azimuth of track data.The approach can automatically obtain the optimal classification of uncertain target based on clustering validity index.Furthermore,the same kind of data are fused based on the variance of measured data and the fusion result can be taken as a new measured data of the target.Finally,the measured data are classified to a certain target based on the nearest neighbor ideas and its characteristics,then filtering and target tracking are conducted.The experimental results show that the proposed method can effectively achieve multi-sensor and multi-target track association.     

一种基于航空器气象资料下传数据的飞行剖面生成方法

由于飞行剖面识别是航空器四维(Four-dimensional,4D)航迹预测研究的热点问题,提出一种基于航空器气象资料下传(Aircraft meteorological data relay,AMDAR)数据的全飞行过程剖面生成方法,包括由高度-航程构成的标称高度剖面和空速-航程构成的标称速度剖面。首次将动态空间规整算法(Dynamic space warping,DSW)应用到飞行高度剖面的相似距离计算中,计算出标称飞行高度剖面;为解决在地速未知情况下标称速度剖面的计算问题,结合大椭圆距离算法与航空器基本性能数据库(Base of aircraft data,BADA),给出一种标称飞行速度剖面的计算方法,该方法保留了AMDAR实测历史数据中所隐含的飞行意图与气象因素。实际算例表明,本文提出的方法能够有效地得到真实反映航空器飞行状态的全飞行剖面。