基于优势关系粗糙集的属性约简算法

针对目前对不同信息系统下优势粗集的处理几乎都是将其划为单值完备信息系统来处理这种现象,以及基于区别矩阵和基于正域的属性约简算法是不等价的这个问题,提出了一种基于单值完备信息系统的快速属性约简算法。首先,提出了对象集约简;其次,使用基数排序思想计算;再次,结合了区别矩阵和正域约简2种算法,在大量提高算法时间复杂度的同时提高了算法的可信度;最后,采用实验验证了约简算法的实用性。     

CAN总线在航空领域应用的探讨

本文从Controller Area Network(CAN)总线的特点出发,通过将CAN总线与机载领域应用最成熟的1553B总线进行对比,分析了在航空领域,尤其是在航空机电系统中,局部采用CAN总线的可行性.然后从可靠性和实时性两个方面指出了CAN总线需要在机载适应性上进行的改进.最后结合国外已经发布的CANaero...     

无人机对雷达组网航迹欺骗综述

未来战争对体系作战的需求不仅仅是靠规模"以量取胜",更要有战术上的智谋"以活胜僵"。通过干扰敌方对我方的意图推断,甚至设计出让敌方相信的假意图,能够在双方的博弈中塑造态势,取得先手,从顶层设计和战术策略上掌握主动权。运用无人机对敌方组网雷达进行航迹欺骗就是一种有效的对抗手段,能够在实现对敌探测的同时,消耗敌方雷达组网的计算资源,干扰敌方雷达及幕后指挥员对我方作战意图的推断,同时提高己方态势感知能力和生存力。本文首先介绍了航迹欺骗干扰的概念,并以时间为序,分类梳理了国内外各研究团队在航迹欺骗领域取得的技术成果;然后针对航迹欺骗干扰的特点,详细分析了虚假航迹设计和生成、由不确定性误差导致的估计问题、延时转发策略和同源检验准则、以及动力学约束问题等4个方面的关键问题和技术难点;最后展望了航迹欺骗的应用前景和下一步研究方向。     

资源约束下的反导任务迭代收敛特性

为提高反导任务执行效率,研究反导任务的总量模型和迭代收敛规律,利用任务转移矩阵定量描述反导任务之间的联系与作用强度.引入任务量完工比例参数表征协同反导特点,建立任务总量模型,揭示反导任务迭代收敛规律,深入探究影响收敛的主要因素.基于资源约束和时间优化的视角,确定任务关键度,规划任务优先级,优化资源配置,调控反导任务迭代收敛速度.结合实例验证了任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的,为计算和优化反导任务提供了理论依据和具体对策.     

基于Jerk输入估计的MCS模型及非线性跟踪算法

针对强机动目标跟踪问题,基于当前统计(CS,Current Statistical)模型、改进输入估计 (MIE,Modified Input Estimation)和无迹强跟踪滤波器,提出了一种新的自适应目标跟踪算法.该算法引入Jerk输入估计改进了当前统计模型的状态方程和机动加速度方差调整方法,利用改进的无迹强跟踪滤波器实现了状态协方差、状态噪声协方差和机动频率的联合自适应.在没有加速度先验知识的情况下,能够实时准确跟踪目标连续强机动、匀加速机动和匀速运动状态.仿真实验表明:相比CS模型无迹滤波算法、CS模型无迹强跟踪算法和交互多模型算法,该算法在对目标强机动的适应性、跟踪精度和对突变状态跟踪的收敛性方面都有更好的性能.     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

不同入射角度下等离子鞘套中C波段电磁波传输特性

为解决临近空间通信黑障问题,研究了不同入射角对等离子体鞘套中C波段（4~8GHz）电磁波传输特性的影响,分别采用均匀等离子体模型与高斯分布非均匀等离子体模型,根据电磁波在分层介质面的反射和透射传播原理,对不同角度下C波段通信电磁波的传输性能进行计算和对比分析.结果表明,入射波频率的增加以及入射角的减小有利于降低C波段的衰减值,提高透射率,使通信电磁波更有效地穿透等离子体鞘套,为解决临近空间通信黑障问题提供了理论依据.      

进化算法在航路飞机排序中的应用

讨论了空中交通流量管理中在航路交汇点上的飞机排序问题。利用进化思想建立航路交汇点的数学模型,在遵循飞机尾流间隔要求的情况下,找到更合理的飞机通过航路交汇点的次序。算法采用特殊的进化算子和目标函数,以便能够满足空中交通管制实时性的要求。仿真结果表明,该算法排序效果好、效率高,达到了预期目的。     

基于脑电和眼动信号的人机交互意图识别

意图识别在人机交互（HCI）领域受到广泛关注,传统人机交互意图识别方法单纯依靠脑电（EEG）或眼动数据,不能很好地利用2种方法优点。为此,提出了一种融合脑电和眼动数据的人机交互意图识别方法,通过采集脑电和眼动信号,进行特征提取,输入机器学习模式识别网络进行意图识别,并基于Dempster-Shafer （D-S）证据理论进行决策层融合得出最终识别结果。招募了20名有效受试者进行交互意图识别实验,结果表明,基于脑电和眼动信号的人机交互意图识别方法识别准确率高于单纯依靠脑电和眼动数据的方法,可为下一步飞行器和武器系统人机交互系统自适应设计提供理论依据和技术支持。     

基于随机模型近似的再入目标自适应跟踪算法

针对再入目标跟踪问题,基于加速度动力学模型和随机模型近似思想,提出了分段匀Jerk自适应模型及跟踪算法.该算法引入Jerk动力学模型和Jerk分段均匀假设,给出了机动加速度的递推模型;根据随机模型近似思想提出了新的过程噪声定义方法并给出了分段匀Jerk模型和过程噪声的自适应方法;结合状态扩展方法和分离差分滤波算法实现了再入目标的实时自适应跟踪.仿真实验表明,相比基于分段匀加速模型的跟踪算法,该算法在保证了再入目标稳态跟踪精度的同时,对目标突变状态具有较强的跟踪能力.