基于听觉感知的驾驶舱信息提示设计研究

为研究飞机驾驶舱中不同的听觉信息提示方式对感知效率、关注程度影响差异,基于飞行仿真场景构建飞行任务,在任务执行中提供听觉刺激提示,采集被试任务全过程中的脑电信号并进行了时域和频域维度的分析,对比语言听觉/非语言听觉以及不同播报速度的工效影响,总结了被试对驾驶舱听觉信息提示的反应特征,为听觉信息提示的人机交互设计提供参考建议.     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题，提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征，借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图，通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵，采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维，并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明，不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献，优化特征融合参数后，算法平均准确率达到97.46%，缺陷检测效果明显提升。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性，因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理，充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系，考虑单个传感器本身存在的不确定性，构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法，实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新，克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型，不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠，在实现系统级的准确故障诊断同时，还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中，新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%，传感器的不确定度降低了84%。     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法。对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性。在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表明了该优化方法具备良好的工程应用价值,可有效提升工作类型合理性。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题，提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上，建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取，随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后，在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明，相比于传统的融合算法，提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性，为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中，其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题，提出一种视觉惯性融合的SLAM方法，将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合，实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题，提出了一种基于四元树的光流跟踪算法，能够有效地跟踪鲁棒的特征点，提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题，提出一种高效的恒星点剔除算法，能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统，并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集，在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证，仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强，具有更高的定位准确度。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点，并考虑卫星工作的多状态特性，兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求，研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性，建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件，以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标，建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法，求解全局时延最优的卫星拓扑，并在考虑多状态情况下对链路进行优化，以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真，研究表明：针对多状态条件下的铱星星座，该算法最大化减小了通信时延，得到抗毁性良好的拓扑结构，通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

低轨天基信息定向分发区域分割编码控制方法

为提高低轨指向性信息分发链路的频谱利用效率，从天基分发平台与地面用户的相对位置关系入手，建立了分发指向、编码增益与信道传输容量的量化关系。在此基础上，提出一种低轨天基信息定向分发区域分割编码控制方法，该方法针对不同信息分发区域，采用最小均方误差(MMSE)作为区域分割准则选择编码方式，既提升了信道传输效率也便于工程实现。最后，本文通过仿真分析了方法的效能和性能影响因素，并与现有自适应编码方法进行了对比，验证了本方法的有效性和可靠性。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强，单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击，需采用多种探测器作为传感器，提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型，利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题，避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合，传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法，但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程，且计算量小。在此基础上，提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后，对算法进行了仿真分析，并进一步验证了提出算法的有效性。     

复合导引头目标信息融合抗干扰技术研究

复合导引头由微波制导至红外制导的过程中,受干扰条件的影响,有可能出现错误交班。为了提高导引头应对干扰的能力,设计了一种微波/红外目标信息融合抗干扰方法,该方法利用微波与红外目标信息进行关联度检测,对跟踪微波与红外运动的趋势进行在线实时判断,及时做出干扰误交班判定。在进行了干扰误交班的情况下,MATLAB数字仿真结果表明,该算法能够准确有效地给出干扰误交班判断,从而保证了在干扰环境下对目标跟踪的稳定性。