拖曳式诱饵对抗技术研究

基于机载拖曳式诱饵会对雷达导引头形成双点源干扰这一背景,对拖曳式诱饵对抗技术进行了研究。分析了拖曳式诱饵形成干扰的原理,针对拖曳式诱饵不能够对红外导引头形成干扰这一特点,基于雷达／红外信息融合技术,对雷达／红外双模导引头对抗拖曳式诱饵技术进行了研究,论述了双模寻的目标检测跟踪流程。最后在干扰条件下利用雷达／红外信息融合技术对目标跟踪进行了仿真,验证了方法的可行性。     

基于对称Holder系数的雷达辐射源信号特征分析

文章基于Holder系数,提出了一种改进的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,称之为对称Holder系数法。给出了对称Holder系数的定义,描述了基于对称Holder系数的特征提取算法。可以看出对称Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例,且该方法相对于Holder系数法,其复杂度将减少一半。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,对称Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,并且当对称Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以获得更高正确识别率。     

异构多无人机协同目标跟踪分散化最优控制

针对主被动传感器协同目标跟踪需要,考虑到可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,建立了适于不同测量类型和不同测量维数的异构多传感器分散化信息融合算法.以极大化信息融合所得到的信息熵及无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)观测信息质量为效能函数,建立了异构多UAV协同目标跟踪的分散化最优控制代价函数以及通信、防撞和控制等约束模型.实现了多UAV协同目标跟踪的分散化模型预测控制,并分析了通讯噪声等因素对分散化信息融合和协同控制的影响.     

移动工业机器人在飞机装配生产线中的应用研究

在总结移动工业机器人在飞机装配生产线等航空制造场景典型应用的基础上,重点分析了移动工业机器人多传感器融合的同步定位和建图、移动机器人导航控制、机械臂精度控制和数字化测量等关键技术,并对未来航空领域移动机器人的人机协作、多传感器数据融合、智能规划与决策、数字孪生体系等发展趋势进行了阐述。     

智慧城市多模式数据融合模型

随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式特性。如何让这些多模式的城市数据关联起来,实现它们的互通互联,挖掘出更丰富多样的信息,从而能更好地指导智慧城市的构建,是本领域的难点。本文提出了一个城市多模式数据融合模型,即多模式互联生长（MICROS）模型,并从3个层面对该模型进行了描述。首先,针对多模式数据的特点,重点描述了多模式数据多源、异构、时变、高维等特点。其次,针对多模式数据的特点,自底向上构建实现针对多模式数据的融合过程的3层基础模型,分别是服务信息描述模型、元数据模型和数据互联模型。最后,在这3层模型的基础上,本文提出了一个适用于智慧城市建设的多模式数据融合模型。      

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。     

新型复合多视场光学敏感器及其导航方法

基于利用四面镜结构实现的复合多视场光学敏感器,给出了一种高精度天文导航方法,即通过四面镜同时观测地球、导航星和折射星,利用卫星、地球、恒星之间的位置关系,实现自主导航。通过研究导航量测信息的获取途径,给出了复合多视场光学敏感器的5种实用工作方式。结合卡尔曼滤波算法,建立了自主天文导航的仿真模型,并对5种工作方式进行了仿真与比较。仿真结果表明:双组直接敏感地平与单组间接敏感地平结合的导航方式精度最高,位置精度达到了10 m量级。      

基于时频域增强和全变差的群目标信号分离

针对低分辨雷达获取的群目标信号的弱时频正交性以及难以分离的问题,在进行时频域增强处理的基础上,提出了一种基于全变差(TV)的群目标信号分离方法。在旋转目标模型的基础上,首先通过分析群目标信号的稀疏性,指出了进行时频域增强处理的必要性。然后利用群目标中各子目标对应的微动周期的差异性,通过双向延迟处理,对多次观测得到的群目标信号进行时频域增强处理。最后根据群目标信号能量区域的分布特性,利用局部TV融合和主分量分析相结合的方法,实现了群目标信号的高保真分离。仿真结果表明,在采样率较低的情况下,文中方法有效地解决了群目标信号中弱信号分量的分离及提取问题,其融合分辨效果明显优于基于TV范数的融合方法。      

气动磁镜聚变推进器的火星探测任务分析

将气动磁镜聚变概念拓展到空间推进器应用,分析了不同等离子体密度和氢推进剂质量流率下聚变推进器的比冲和推力变化范围,理论计算表明其比冲可达10 000 s以上,推力最高可达几十牛。在此基础上,进一步采用气动磁镜聚变推进器对地火转移任务进行了数值仿真。假设推进器初始质量为100 t,仿真结果表明:当飞行时间在282.42~639.76 d变化时,剩余质量从88.59 t提升至98.24 t。相关分析表明基于气动磁镜的聚变空间推进器通过调节比冲和推力组合方式,可以很好地满足未来火星载人和货运任务对飞行时间和有效载荷份额的不同需求,是未来高性能空间推进器发展的一种候选方案。      

Remaining useful life prognostics for aeroengine based on superstatistics and information fusion

Remaining useful life（RUL） prognostics is a fundamental premise to perform conditionbased maintenance（CBM） for a system subject to performance degradation. Over the past decades,research has been conducted in RUL prognostics for aeroengine. However, most of the prognostics technologies and methods simply base on single parameter, making it hard to demonstrate the specific characteristics of its degradation. To solve such problems, this paper proposes a novel approach to predict RUL by means of superstatistics and information fusion. The performance degradation evolution of the engine is modeled by fusing multiple monitoring parameters, which manifest non-stationary characteristics while degrading. With the obtained degradation curve,prognostics model can be established by state-space method, and then RUL can be estimated when the time-varying parameters of the model are predicted and updated through Kalman filtering algorithm. By this method, the non-stationary degradation of each parameter is represented, and multiple monitoring parameters are incorporated, both contributing to the final prognostics. A case study shows that this approach enables satisfactory prediction evolution and achieves a markedly better prognosis of RUL.