基于可观测性的序列图像自主导航观测时序规划方法

针对行星着陆自主导航中图像处理计算负担重的问题,分析了序列图像自主导航的可观测性,并提出了一种观测时序规划方法。通过可观测性分析得到了在未知环境中使状态可观测的最少观测次数,这是切换观测陆标的边界条件。在此基础上,通过优化所构建的深度估计误差模型获得最佳观测间隔时间,从而自适应地规划观测时序,减少图像处理次数。仿真结果验证了可观测性分析的正确性,以及提出的观测时序规划方法的有效性,相比每个采样时刻均观测陆标,在不明显影响导航精度的条件下减少陆标观测次数45.9%,有效降低序列图像在线处理的计算负担,大幅提升未知环境中行星着陆器基于序列图像的自主导航能力。     

混沌直扩信号的抗盲估计传输方法

混沌直接序列扩频(DSSS)由于具有大容量、低截获率和物理层上的优良保密性,成为通信领域的研究重点,尤其可以为卫星导航系统提供安全、可靠的地址码.虽然混沌序列的随机特点增强了混沌直扩信号的保密性,但是随着系列盲解扩及混沌预测等技术的发展,传统的混沌直扩系统已经不能克服非授权用户对混沌模型的重构和非线性预测,因此抗盲估计...     

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

基于超椭圆方程和序列响应面法的回转壳开孔形状优化

含有多种功能开孔的轻质回转壳结构是航空航天结构系统内的常用支撑构件,其开孔形状直接影响结构的静动态性能。以回转壳结构为对象,基于超椭圆方程和坐标映射变换推导了回转壳开孔边界的参数化表达,开展了开孔形状动力学优化研究。为提高结构优化计算的精度、效率和收敛性,提出了准等弧长方法和基于均匀设计的序列响应面近似建模方法(SRSM),以分别实现空间超椭圆曲线的精确逼近、减少结构有限元分析成本和加快迭代收敛。以非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)作为响应面模型求解算法,结合有限元分析构建了回转壳开孔形状优化设计流程,开展了最大化结构一二阶频率带隙的典型回转壳结构开孔形状优化设计。结果表明,基于超椭圆方程和序列响应面法的开孔优化方法获得了有效改进结构动态特性的回转壳开孔形状,对开展计算耗时工程结构形状优化设计具有一定应用价值。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

具有较大零相关窗补序列集的构造

为了降低甚至消除近似同步码分多址(Approximately-synchronized code-division multiple-access,AS-CDMA)系统的多径干扰和多址干扰(Multiple access interference,MAI),满足系统不断增大的用户容量需要,提出了零相关窗补序列集和零相关窗补序列集的构造方法。零相关窗补序列集比传统补序列集具有更多的序列数目,应用到通信系统中可以支持更多的通信用户。本文基于完美序列和行正交矩阵,构造了两类具有较大零相关窗补序列集:第一类是运用完美序列的自相关性质和行正交矩阵的正交性构造了一类最优的零相关窗补序列集;第二类以同样的方式,构造了一类几乎最优的零相关窗补序列集。     

基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化

针对末端时间自由的上面级远程交会问题,提出一种基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化方法.首先建立了末端时间自由的上面级远程交会模型,通过约束松弛和线性化等方法将该模型转化为一组可以迭代求解的凸优化问题.其次结合上面级发动机推力较大的特点,采用双脉冲变轨的计算结果作为迭代初值,进而减少迭代次数.最后用对偶内点法求出远程...     

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

一种基于固态盘的磁盘缓存系统架构及其在子午工程数 据中心业务系统中的应用

固态盘作为内存和磁盘之间的二级磁盘缓存运用于服务器存储层次结构中, 以满足空间科学研究领域日益增长的应用级I/O请求. 然而, 当前主流混合 存储架构未能充分发挥固态盘优势, 也没有考虑其寿命损耗. 因此, 本文提 出一种联合固态盘、磁盘的RAF (Random-Access First)混合存储架构, 在 提高系统性能的同时可延长固态盘寿命. 其主要思路是通过序列探测技术, 区 分负载中的随机访问和连续访问, 并将随机和顺序访问请求重定向到固态盘 和磁盘系统分别处理. RAF的原型已在Linux内核2.6.30.10中实现. 基于子 午工程真实业务数据及模拟数据的实验结果表明, RAF与当前的主流架 构Flash Cache相比, 在多种负载情况下可提升系统响应时间17%, 同时减少 固态盘老化率53%, 提高了存储系统的整体性能.