基于自组织与LVQ神经网络的足球机器人协作策略学习

足球机器人系统目前已成为人工智能应用技术研究的重要实验平台，系统的核心部分就是决策子系统。本文主要研究机器人足球比赛中协作策略的学习问题，采用了自组织与学习向量量化（LVQ）神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习。提出了一种协作策略学习的改进算法。该算法通过对网络权值矩阵进行改进，可以显著提高网络的训练质量。仿真和实验结果表明了该方法的可行性与有效性。     

亚毫米波的目标散射特性研究

对亚毫米波探测的优点及其应用方向进行了介绍,通过对国内现有实验条件的分析提出了目标亚毫米波相干散射特性建模、亚毫米波散射特性模拟测量方法、建立缩比模型和目标散射特性数据库等实验室亚毫米波散射特性研究的方法。     

天地往返可重复使用运载器再入飞行GNC系统关键技术

天地往返可重复使用运载器(RLV)在未来天战中将扮演重要角色。目前各军事大国围绕RLV的关键技术开展了广泛深入的研究。再入飞行是RLV飞行任务的重要阶段,而制导、导航与控制(GNC)系统则是RLV的核心系统之一,是RLV再入飞行的“脑系统”。本文分析了RLV在再入飞行阶段GNC系统的任务要求,明确其体系结构,分析GNC系统存在的问题,给出了深入研究GNC系统需要解决的关键技术和进一步研究的方向。     

基于多模型的飞控系统执行器故障调节

提出了基于多模型自适应控制重构的各种执行器故障调节算法.在故障情况下,对飞控系统执行器的二阶动态特性进行了描述,并建立了自适应多模型(观测器),来描述不同故障情况下系统的特性.虽然存在执行器故障的不确定性,但是,根据Lyapunov稳定性定理证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证实了所提出的故障检测及调节算法能达到预期的目标.     

AIS在LRE故障检测与诊断中的应用研究

为提高液体火箭发动机(LRE)故障检测与诊断的及时性、实时性与准确性,将人工免疫系统(AIS)中的否定选择原理用于LRE的故障检测与诊断。基于正常状态与故障模式的人工识别球,采用最大相似原则,实现了LRE稳态工作过程中的故障检测与诊断,并用LRE稳态故障试车数据进行实验。验证结果表明:AIS对LRE故障检测与诊断的速度快,正确率与灵敏度高,捕获未知故障能力强,有良好的应用前景。     

时间序列分析在周跳探测与修复中的应用

周跳是GPS载波相位测量数据处理中必须解决的关键问题,为了获得高精度的导航定位结果,必须对其进行快速准确地探测与修复。分析了周跳产生的原因及其特点,结合时间序列分析理论,提出了一种新的周跳探测与修复方法。首先对载波相位测量数据进行四次差分处理;然后建立了载波相位测量数据的加权预测模型,并给出了权值计算方法;最后通过对比载波相位预测值与实际测量值的大小来探测与修复周跳。利用实际数据验证表明：新方法适用于单频接收机,可以对3周以上的周跳进行准确探测与修复。     

“嫦娥三号”巡视器的最终状态管控实践

文章分析了“嫦娥三号”巡视器的特点,详细阐述了包括策划组织、要素分解、量化管控要求等在内的最终状态确认工作,并对这项工作进行了剖析、总结,可以作为其他航天器最终状态确认工作的参考。     

用户自主完好性监测新算法

基于测量域提出了新的导航系统完好性度量算法。充分考虑所需导航性能参数和不确定的噪声的因素,运用概率优化方法进行故障监测。选择适当的性能参数,与漏检率具有一一映射关系,估算故障概率,并对此进行了讨论。在该算法中,利用残差灵敏度矩阵的各个特点提高识别有误差观测数据的效率。该算法可用于完好性监测的性能要求规定,计算高效。非精密进近的仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于交通复杂性的扇区资源管理

为了理解未来空域系统下空中交通的组织水平,确保地面决策系统的必要干预能力,本文首先在比较两类常用交通复杂性测度模型的基础上引入了基于连携效应的交通复杂性测度模型.利用该模型针对两类典型交通拥塞态势讨论了扇区范围内改航航段的生成和使用策略,与基于航空器数量的扇区资源管理方法相比,能够更为有效地实现空域的灵活使用,为动态空域管理和多扇区协同流量管理提供了可行的解决途径.