随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

求解Euler方程的无网格与有限体积混合算法研究

研究了无网格方法与有限体积法相结合的、求解Euler方程的混合算法.与单一的无网格方法相比较,由于在大部分计算区域采用了有限体积法,使得发展的算法在运算效率上能与有限体积法相当;同时在物体附近嵌入了无网格区,使得在处理几何外形上更具灵活性.有关算法涉及的无网格与网格区域搭接处理,通过在交界面处引入辅助卫星点和网格单元构成边界信息,实现了区域间的流动信息传递.Euler方程的空间导数分别在两区域用有限体积法和无网格法离散近似,时间方向都采用四步显式Runge-Kutta格式推进求解,数值模拟了喷管内流和绕翼型外流,并分别与整体有限体积法和整体无网格方法进行了比较.算例展示出,提出的混合算法能有效捕捉激波间断,且两区域等值线过渡光滑,算法效率如预期与有限体积法相当,表明该方法是可行的.     

基于广义多层次模糊模型的无人机路径规划

无人机自主飞行的路径规划涉及许多因素,为了使决策向量的获得过程尽可能多包含各个因素的信息,采用广义多层次Fuzzy综合评判是一种有效的方法.但是由于预先不知道权数分配,也无法知道评判结果,故无法用解决广义多层次Fuzzy综合评判或解决其逆问题的方法得到结果.为此引入遗传算法,利用其进化特性,求得合理的权数分配和广义多层次Fuzzy综合评判结果,可以达到控制飞机飞行过程的目的.这一过程提供了一种解决非正非逆问题的广义多层次Fuzzy综合评判问题的新思路和新方法.     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

基于遗传算法的单站测速数据定初轨技术研究

只有单站测速数据的情况下,传统的定轨方法难以实现初轨确定.将遗传算法应用于定轨实践,实现了无初值条件下单站测速数据初始轨道确定,并能满足收敛要求,为缓解测控资源紧张提供了重要支持.在中巴“资源一号“卫星的长期测控任务中应用,证明了本方法的有效性.     

应用逆系统方法设计空空导弹控制器

对非线性控制的逆系统方法原理进行了介绍，将该方法应用于空空导弹制导设计中，设计了导弹质心运动动力学系统的控制器，该控制器通过对弹道坐标系下导弹的纵向过载和法向过载实施控制，可使导弹在控制系统中的速度、偏航角和俯仰角输出信息渐近跟踪制导指令，以实现空空导弹对攻击目标的跟踪。     

隐式无网格算法及其应用研究

本文的主要目的在于研究求解Euler方程的隐式无网格算法，并应用于复杂的流场计算。采用无网格算法，计算区域用点云离散代替通常的网格划分；计算点上的空间导数，用当地点云上引入的二次极小曲面逼近。求解的Euler方程用隐式时间后差离散，结合用Roe的近似Riemann解确定通量，并用LU－SGS算法分步计算，数值求解了单翼型或双翼型模拟的复杂绕流。     

基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划研究

飞机维修拆卸/装配序列规划是整个飞机产品维修作业的重要组成部分,同时也是飞机远程诊断与远程维修的重要研究内容。针对飞机维修过程中拆卸/装配序列规划问题的特点和要求,本文从维修产品的拆卸/装配过程稳定性、拆卸/装配方向和拆卸/装配工具的改变次数三个方面来设置目标函数,解决了零件数量大的产品规划计算效率不高且没有考虑产品的维修过程稳定性问题。本文开发出了基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划系统,并结合具体产品进行了验证。     

高灵敏GPS接收机抗干扰特性研究

采用圆环阵列天线,利用最小规范算法和线性约束最小方差算法对弱GPS信号的干扰信号进行了抑制,并分别针对固定和可变天线阵元数目以及固定和可变干扰信号等多种情况进行了仿真和分析.GPS信号的功率电平假设为-175dBW,干扰信号的功率值在-100dBW～-140dBW范围内可变.仿真结果表明,圆环天线阵列能精确地判定干扰信号的来波方向,该方法能很好地改善对来波干扰信号的赋零深度.     

高高空长航时无人机翼型优化设计研究

针对高高空长航时无人机的特点和使用要求,开展了高高空长航时无人机翼型的优化设计研究.为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率,将分布式计算与遗传算法相结合,形成了基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计方法,并将该方法与基于反设计概念的工程方法相结合进行了高高空长航时无人机翼型的气动优化设计.设计实践表明,该方法是可行的,设计出的翼型是能够满足工程需要的.