基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。     

预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

单级轴流压气机纯音噪声实验与数值分析

为了探索转/静干涉纯音噪声与静子前缘上洗速度之间的对应关系，使用已发展的风扇纯音噪声混合预测方法对一台单级、低速压气机实验台（TA36）节流过程中的转/静干涉纯音噪声进行了预测，并与实验结果进行了对比验证。为了准确获取作为转/静干涉纯音噪声声源的静子叶片表面非定常压力脉动，首先比较了不同计算网格与时间步长设置对叶片表面非定常压力脉动计算的影响。随后，比较了静子叶片来流上洗速度和纯音噪声随质量流量的变化规律。研究表明：设计转速下，静子前缘70%、80%以及90%叶高的3阶叶片通过频率处的上洗速度幅值随质量流量的变化规律与混合预测方法估计的进气管道壁面声压级的变化趋势一致，并且与实验测量值的变化规律也保持了良好的一致性。此外，管道外远场声压级指向性的结果也表明：该实验台远场声辐射具有明显的指向性，并且不会随着节流过程产生明显的变化。     

高超声速伸缩式变形飞行器再入制导方法

针对高超声速变形飞行器再入制导问题，提出了一种采用伸缩式机翼的高超声速变形飞行器外形方案，建立了含有展长变形量的气动模型和动力学模型。将该变形飞行器的展长变形量扩展为控制变量，分析了倾侧角、展长变形量和终端航程、高度之间的关系。在此基础上，利用倾侧角和展长变形量在线预测剩余航程和终端高度，通过数值方法校正2个控制量以满足航程约束和高度约束，通过航向角走廊确定倾侧角符号。仿真结果表明:该变形飞行器再入制导方法制导精度高，相比于传统固定外形飞行器终端约束能力更强、轨迹更加平滑，且在扰动条件下具有一定鲁棒性。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

未来新一代轰炸机隐身特性需求分析

远程战略轰炸机的自身隐身性能提升和隐身航迹策略规划越来越受到重视。通过对比分析美俄下一 代隐身轰炸机的隐身性能和所面对的威胁,指出了未来新一代隐身轰炸机更高的隐身性能需求—全频谱、全 方位隐身技术,例如雷达隐身、红外隐身以及射频综合隐身等;并归纳了未来高隐身战略轰炸机的主要突防措 施,例如更先进的隐身技术、体系支持、高空突防、加装自卫武器等措施。     

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数，有效提升了编码器率失真性能。然而，当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此，分析了合并模式中的预测残差分布特点，并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先，采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块；然后，根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项；最后，通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上，所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升，其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。