基于PSO的多星座GNSS垂直保护级优化方法

针对传统的高级接收机自主完好性监测（ARAIM）算法中完好性风险和连续性风险分配存在保守的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的完好性风险和连续性风险分配方法。将不同的分配策略作为算法中不同的粒子，选取不同故障子集对应的垂直保护级的加权和为适应度函数，每个粒子基于粒子群优化寻优原理更新其位置及速度直至满足条件，进而得到优化后的分配策略和对应的垂直保护级。通过双星座对所提方法进行验证，并与传统方法进行对比分析，结果表明:基于PSO算法的完好性风险和连续性风险分配策略优化了垂直保护级，提高了ARAIM全球可用性。      

BDS/GPS组合导航接收机自主完好性监测算法

为使接收机自主完好性监测（RAIM）技术应用于民航垂直引导进近（APV）飞行阶段成为可能,研究了BDS/GPS组合导航RAIM算法。提出了一种基于BDS/GPS定位解最优加权平均解的算法,结合最优加权平均解与BDS/GPS定位解的关系建立检验统计量,根据最大允许的虚警率计算检验门限,实现对故障所在卫星导航系统的检测,并采用加权最小二乘残差法对故障进行检测与识别。研究结果对多星座组合卫星导航系统应用于民航APV飞行阶段的导航具有一定的参考意义。      

函数调用网络的结构属性及其静态鲁棒性

通过对开源软件tar和MySQL源码的分析，构建基于函数调用的有向软件网络模型，研究函数调用网络的度分布、聚类系数等多个结构属性。结果表明，多个主要软件模块的耦合才使得整个函数调用网络具有高聚类特性；节点的依赖度(影响度)与节点的出度(入度)存在正相关性；节点的依赖度与影响度具有负相关性。基于有向软件网络鲁棒性的弱连通和强连通指标，采用不同节点攻击策略验证函数调用网络的静态鲁棒性。研究结果表明，对于tar网络，高出度策略对网络的弱连通性具有最佳的攻击效果；对于MySQL网络，高入度策略对网络的弱连通性具有最佳的攻击效果。      

基于随机空间网络的无人机集群协同对抗模型

无人机集群协同对抗是未来作战的发展方向,为了突出集群强进攻、难防御、高灵活的优势,对高维度、强动态、非线性无人机集群的协同对抗的复杂系统进行有效建模是一个重要的研究方向。应用复杂空间网络理论构建了对抗双方的协同网络、对抗网络及协同对抗网络,模拟无人机集群的协同侦察场景,分别在二维和三维空间中建立了无人机集群协同对抗模型;分析了影响杀伤率的因素,提出了杀伤率与空间距离的解析式;通过网络级联效应分析了无人机集群协同网络的鲁棒性,验证了所提无人机集群协同对抗模型的有效性,为无人机集群协同对抗的建模提供了一种新思路。     

基于粒子滤波和似然比的接收机自主完好性监测算法

由于粒子滤波算法在处理非线性系统非高斯噪声问题具有较大的优势,提出将粒子滤波算法与对数似然比方法有机结合应用于接收机自主完好性监测(Receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)中。通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测。在建立全量累加对数似然比和部分累加对数似然比检验统计值的基础上,通过比较系统各状态累加对数似然比和检测阈值之间的关系,进而对卫星故障进行检测。对算法进行了数学建模,描述了RAIM算法流程。通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明:粒子滤波在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于接收机自主完好性监测的可行性和有效性。     

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。