飞行器振动智能分析与诊断

本文通过综合多个领域知识，引进功能特征描述概念，运用证据理论，提出了对飞行器等复杂系统进行分析诊断的一个新方法并初步完成了专家系统原型，通过具体实例，再现了故障现象     

调频多工数据传输技术在交通诱导系统中的应用

针对我国智能型交通的现状,提出了基于调频多工数据传输技术的交通诱导系统。本文在分析研究RDS-TMC技术的基础上,设计了利用RDS技术传输实时交通信息的车载动态导航装置,并介绍了该装置的主要功能模块。在实验室条件下进行了测试,证明设计可行,运行可靠。     

运载火箭控制系统仿真的发展方向

为拓宽仿真系统、仿真计算机、仿真软件和与人工智能相结合等方面的应用范围,本文全面阐述了运载火箭控制系统仿真的发展方向,可供预先研究做选题参考。     

人造地球卫星初轨计算的单位矢量法

本文在建立两组单位矢量系统Ｒ＊，Ｓ＊，φ＊和ρ＊，Ａ＊，ｈ＊的基础上，给出了初轨计算的新的条件方程形式以及对不等精度、不同类型的观测资料的加权处理方法，这对充分发挥高精度测距资料ρ和测速资料ρ·的作用十分有利。实测计算表明，本方法基本解决了初轨计算中轨道半长轴不易定准的困难，并具有定轨精度高、适用范围广、稳定性能好等优点，对静止卫星转移轨道入轨段超短弧段测量资料的初轨计算，作用尤为明显。     

红外型空空导弹智能制导律研究

本文论述了红外型空空导弹应用智能控制的理论基础及结构特点，以多级智能控制的框架和机理设计出以比例导引为主、智能控制为辅的变指令智能制导律，并编制计算机软件以数字仿真的形式验证变指令智能制导规律的有效性和可行性     

微机符号解析系统的研制和其用例

 参照REDUCE系统,在PC微机上,建立了一个用于非数值处理的符号解析系统和语言。本系统具有较为完备的系统控制功能与错误处理能力,允许作业嵌套,并可随时打断作业的运行。窗口和功能键的设置为使用者提供了很大的方便。最后,给出两个非数值用例。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

综合火力／飞行控制系统的智能控制与系统仿真

 讨论了综合火力／飞行控制系统的仿人智能控制问题,提出了系统智能耦合器的结构,给出了它的设计。同时对某型飞机用数字仿真证明了这种系统具有优良的控制品质。     

An Artificial Neural Network based approach for estimation of rain intensity from spectral moments of a Doppler Weather Radar

By using a Doppler Weather Radar (DWR) at Shriharikota (13.66°N & 80.23°E), an Artificial Neural Network (ANN) based technique is proposed to improve the accuracy of rain intensity estimation. Three spectral moments of a Doppler spectra are utilized as an input data to an ANN. Rain intensity, as measured by the tipping bucket rain gauges around the DWR station, are considered as a target values for the given inputs. Rain intensity as estimated by the developed ANN model is validated by the rain gauges measurements. With the help of a developed technique, reasonable improvement in the estimation of rain intensity is observed. By using the developed technique, root mean square error and bias are reduced in the range of 34–18% and 17–3% respectively, compared to Z–R approach.     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低,参数关系映射单一的问题,提出一种基于神经网络的不确定性分析方法,利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性,设计了能够替代复杂系统的神经网络结构,能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例,建立了仿真分析模型,并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比,验证了此方法的准确性和计算效率。