改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的MEMS陀螺温度零偏补偿

针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题，提出一种改进布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先，将平滑处理后的陀螺数据作为样本点，采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型，把数据从低维空间映射到高维空间进行线性拟合。然后，利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化，避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明：经CS调节支持向量机算法补偿后，陀螺输出精度更高。与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比，陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%，最大误差分别平均减小71.63%、48.3%。     

变循环发动机双涵道模式下变几何控制探索

为了实现变循环发动机的性能优化,利用混合优化算法寻找最优的几何控制变量来实现变循环发动机的性能提升。在节流优化过程中,采用了单独减小高压转子转速和协同调节高低压转子转速两种控制方案,并计算了巡航状态时在这两种控制方案下发动机由最大推力到50%最大推力的节流过程中,发动机性能参数和工作参数的变化。计算结果表明:在高度为11km、马赫数为0.9条件下,保持进口流量不变,在50%最大推力时协同调节方案相比单一调节方案,发动机的耗油率下降了5.997%,另一个巡航状态(高度为9km,马赫数为0.8)下也有相似的结果。这表明采用高低压转速协同控制能对发动机进行更有效的控制,进一步改善了发动机的巡航性能。     

基于协同进化的复杂低空下多飞行器协同航迹规划方法

由于低空空域环境复杂，威胁通用航空器运行安全。复杂低空多飞行器航迹规划方法是保障安全、提高效率的关键技术。在特定空域范围内，依据地形特点、环境威胁以及飞行器自身物理条件等约束和安全效率等性能指标，为飞行器规划出最优航迹。然而，多飞行器的航迹规划问题存在多约束、强耦合、多目标等难点，现有方法缺乏对问题先验知识的挖掘和利用，导致难以兼顾安全与效率。针对多飞行器航迹规划问题，建立了多飞行器航迹优化 多目标模型。为了进一步提升优化效率，基于启发式算子的自适应差分多目标进化算法，引入多种群协同进化，每个飞行器通过不同种群独立进化，建立合作机制提升种群进化质量，避免陷入极值。最后通过二维与三维仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于微粒群算法的复合控制逻辑参数优化方法

针对复合控制中采用PSR调制器控制发动机开关机的控制逻辑参数选择问题,基于微粒群算法提出了一种控制逻辑参数优化方法。该方法以提高复合控制性能为目标,将复合控制的控制逻辑参数选择问题转化为对以复合控制性能为指标的多目标优化问题。在此基础上,将微粒群算法应用于该优化问题的求解,提出了一种基于微粒群算法的PSR调制型复合控制逻辑参数优化方法,并设计了算法流程图。仿真结果表明,采用该设计方法对参数优化后,复合控制总体性能有明显提升。     

简化七阶CQKF及其在SINS大失准角初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）大失准角初始对准的滤波过程，提出简化七阶正交容积卡尔曼滤波算法（7th-SCQKF）。根据简化容积卡尔曼滤波(CKF)理论，推导出改进的简化七阶CKF算法（7th-MSSRCKF），改进了原简化七阶CKF（7th-SSRCKF）的性能；同时，在7th-SSRCKF和7th-MSSRCKF基础上，引入正交半径准则，提出简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法，提高了滤波精度；并将简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法应用到SINS的大失准角初始对准仿真中，结果表明，7th-SCQKF比7th-MSSRCKF的滤波精度高，验证了新算法的正确性和有效性。     

UAV发射平台调平系统的NSSCA-PID控制方法

PID控制器是目前实现UAV(Unmanned Aerial Vehicle)发射平台在复杂环境下的自适应调平的主要手段,其控制性能取决于参数整定的品质。基于经典的正弦余弦算法架构,提出了一种嵌入边界缓冲策略的邻域搜索正弦余弦算法(Neighborhood Searching Sine Cosine Algorithm,NSSCA)用于整定PID控制器参数。以单位阶跃信号作为调平系统输入,邻域搜索正弦余弦算法优化PID控制调平系统的上升时间为0.04 s,调整时间为0.106 s,最大超调量为5.44%,表明邻域搜索正弦余弦算法对PID控制器参数的整定效果优于Z-N法、遗传算法、灰狼优化算法和经典正弦余弦算法。     

利用聚类算法区分小尺度电离层行扰事件与赤道等离子体泡事件

利用Swarm卫星2015年1月1日至2019年12月31日的50Hz高频磁场数据，根据阈值判断垂直于主磁场方向的扰动，对磁纬45°N-45°S之间的小尺度电离层行扰事件进行探测.为避免混淆而产生的干扰，可以根据阈值判断平行于主磁场方向是否发生扰动，从而排除典型的赤道等离子体泡事件.但对于较弱的赤道等离子体泡事件，扰动阈值判断无效.为避免弱赤道等离子体泡事件的污染，根据小尺度电离层行扰事件和赤道等离子体泡事件在不同参数空间中的密度分布差异，利用基于密度的聚类算法将赤道等离子体泡事件进一步甄别提取.结果表明，聚类算法能够有效地将赤道等离子体泡事件从小尺度电离层行扰事件中甄选出来，并使小尺度电离层行扰事件聚类与赤道等离子体泡事件聚类形成清晰的边界.由聚类算法导出的弱赤道等离子体泡事件主要分布在磁纬15°N-15°S，地理经度20°-60°W，月份10至3月之间，并且在20:00MLT-24:00MLT存在高发生率，同时依赖于太阳活动，这也验证了前人的相关研究结果.      

相控阵主动雷达导引头波形策略

针对高脉冲重复频率脉冲多普勒(HPRF-PD)体制的相控阵主动雷达导引头中存在的距离遮挡问题,设计了一种新的波形选择策略。首先,利用提出的脉冲重复频率(PRF)波形选择策略,离线计算得到距离对应PRF的波形查找表。然后,通过叉积自动频率控制环路滤波(CPAFCLF)算法预估下个相参处理间隔(CPI)导引头与目标间的径向相对速度,并联合提出的基于Sage-Husa带有速度预测的自适应"当前"统计模型(SH-ACSMVP)算法得到的距离跟踪值,获得下个CPI的距离预测值。在跟踪机动目标场景中,相比于"当前"统计(CS)模型跟踪算法及基于"当前"统计模型的自适应无迹卡尔曼滤波(CAUKF)算法,本文算法得到的距离预测误差更小,误差收敛速度更快。根据此距离预测值从波形查找表中选择波形发射,作为下个CPI的发射波形,实现后续跟踪阶段的抗距离遮挡,提高目标跟踪性能。仿真结果表明了本文所设计波形选择策略的正确性及有效性。