基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案，是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法，综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标，并应用模拟退火框架改进探索策略，提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明，与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比，本文提出的改进Q学习算法效率更高，所生成重构蓝图质量更高。     

压电周期板中耦合禁带影响规律分析

近年来，利用周期结构中弹性波禁带特性减振的研究思路受到了广泛关注。针对以往周期结构难以实现宽频且可调禁带的问题，设计了一种含电路网络的压电周期结构。该结构中的弯曲波和电路网络中的电波通过压电效应可以产生一个较宽的耦合禁带，且通过调整电路参数就可以达到调节禁带位置的目的。首先，为了高效计算该结构的波动特性，开发了适用于压电周期结构的减缩波有限元算法，该算法可以在保证结果准确性的基础上节约90%以上的计算时间。利用该算法研究了压电材料尺寸和形状对耦合禁带性能的影响。结果表明:相同电学参数下，随着压电片尺寸的增大，耦合禁带向低频移动，且禁带带宽增加；相同面积下含圆形和方形压电片的机电系统内耦合禁带差异较小，即形状对耦合禁带的分布影响不大。其次，针对不同尺寸和形状的机电系统，设计了电学参数使得在同一频率附近产生耦合禁带，并分析了其性能差异。最后，为了证明耦合禁带的减振效果，设计了一种有限压电周期板模型，其强迫响应的结果证明了耦合禁带对结构内弹性波可以进行有效调控。      

基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法。在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解。对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标。界面重构采用一种健壮的MOF(Moment of Fluid)方法。在重映步提出了基于多边形相交的二阶积分守恒重映方法。该方法分为四个部分:多项式重构、多边形相交、积分和后验校正。多边形相交使用"剪裁投影"算法,显著降低了多边形相交算法的复杂度。后验校正是基于MOOD (Multi-dimensional Optimal Order Detection)限制策略,并做了一些改动以适应多介质的计算。数值算例表明,该方法具有二阶的精度和较好的鲁棒性。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法，对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究，为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设，需要连续的视觉反馈信息，解决目标预测问题的能力有限。因此，本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据，通过连续优化真实观测数据，得到稀疏的伪训练数据集，进而在线快速预测目标的运动状态，预测的计算效率达到毫秒级。此外，利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程，克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性，并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

面向BDSBAS电文认证的OTAR播发策略设计

星基增强系统（SBAS）是向用户提供完好性信息的广域增强系统，涉及生命安全领域。为了提高SBAS系统的抗欺骗能力，基于椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）提出面向北斗星基增强系统（BDSBAS）的电文认证设计方案。根据国内商用密码标准椭圆曲线（SM2）算法进行相应参数设计和电文排布方案，并描述了空中密钥更新（OTAR）的电文播发策略。为了进一步对试验方案进行验证，采用蒙特卡罗OTAR仿真器，基于3种播发调度算法进行仿真试验，通过调整权重对不同情况下OTAR电文接收时间进行分析。仿真结果为具体情况下OTAR电文方案播发调度的选择提供了重要参考依据。      

航天器自主导航状态估计方法研究综述

自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段，是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数，是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先，针对航天器自主导航的实际需求，阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性，具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状；然后，分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用；最后，结合理论研究和实际应用，给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状，提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱，并通过主成分分析方法增强了信号的特征；参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想，为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为；采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数，并利用改进的人工鱼群算法，迭代搜寻了目标函数的全局最优解，得到了各故障模式的聚类中心；通过计算测试数据的最近邻聚类中心，实现了故障模式识别。结果表明，该方法无需指定聚类簇数，能在标记数据量小的情况下完成训练，较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

GEO/IGSO混合区域导航星座的设计与优化算法

区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力，且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型。提出一种基于GEO（地球静止轨道）和IGSO（倾斜地球同步轨道）的区域导航星座设计方法。基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集，并考虑地球扁率长期摄动影响，计算星座轨道参数。以导航服务区的统计GDOP（几何精度因子）为目标函数，利用差分进化算法构建星座优化模型。以印度IRNSS的7星星座为例，仿真检验了设计和优化算法的正确性，讨论了IRNSS星座优化构型和轨道类型选取。本方法采用的对称星座设计参数少，能够提升GEO/IGSO混合区域导航星座的全局优化效率，为后续非对称星座快速提供最佳星数和构型设计。     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。