一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

轨道拦截预警算法研究

针对空间轨道拦截作战模式,提出了一种拦截预警的计算方法.推导了求解轨道交点位置的表达式,然后结合拦截卫星的末端威胁距离给出了判断拦截是否发生的地心距判据和时间差判据,最后通过仿真算例验证了交点表达式以及判据的正确性,并讨论了拦截卫星的威胁距离与时间差门限的关系.     

基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系

单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。     

支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。     

导弹命中精度整体推断方法

提出一种导弹命中精度小子样评定方法,该方法通过导弹仿真结果与靶场试验数据有机结合,能够将多种不同发射条件下的脱靶量试验数据作为一个整体进行统计推断,给出脱靶量均值、方差和落入概率的整体估计和置信区间估计.与传统方法相比,导弹命中精度整体推断方法具有信息量大,精度高的特点,解决了一种发射条件下只有一个脱靶量试验数据时导弹射击准确度、射击密集度和落入概率评定的难题,可以给出检验点以及整个杀伤区域内的命中概率,为导弹鉴定及其作战效能评估提供科学依据.      

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

交会对接远距离导引精度分析

为确定交会对接任务地面远距离导引控制可达到的精度,分析了影响精度的误差因素;提出了利用简化动力学模型、采用拟平均根数法和协方差法进行误差传播计算的方法;推导了误差传播和误差分析数学模型;进行了仿真计算.结果表明:远距离导引终点精度主要由传播误差决定,在一定初始条件下,当外推时间小于6 h时,终点位置精度可达到2~5 km,速度精度可达到2~3 m/s;误差传播中,沿迹和径向误差因素占主要成份,且随外推时间增加沿迹误差影响逐渐增大;终点精度的提高应从抑制沿迹、径向误差着手.提出的地面导引控制精度分析方法综合考虑了各种误差因素,计算便捷,适用于工程方案设计阶段的精度分析与估计.      

R&D项目中止决策的实证研究

在与本领域专家探讨及调研相关资料的基础上,针对性地设计了适用于R&D项目中止决策的指标体系, 提出了改进的Fuzzy模式识别方法, 并将其成功地应用于某飞机制造企业的R&D项目的中止决策实践.该方法对Fuzzy模式识别方法的改进主要体现在两个方面:①利用集值统计方法得出了各指标的权重;②计算样本间的距离时,利用了广义欧氏距离公式.