基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

硬实时系统中自适应反馈软件容错动态调度算法研究

在飞行控制等硬实时系统中由于任务超时完成将会给系统运行带来灾难性后果,而现有软件容错调度算法在处理机利用率较高时,成功执行主任务所占时间比率下降,针对此提出自适应反馈容错动态调度算法,此算法在经典软件容错调度算法BCE(Basic CAT EIT)的基础上,引入反馈调度机制,形成Feedback BCE调度算法。该算法在运行过程中定期监测处理机利用率,将实际处理机利用率与预期值进行比较,根据比较结果调整对任务集的调度。实验表明,相对于其他同类算法,自适应反馈软件容错调度算法有效降低了浪费的CPU时间片数量,提高了成功执行主任务所占时间比率,有效降低了因处理机超载而引起的主任务丢失率。
     

基于HLA半实物仿真平台体系结构的设计及实时性改进

基于HLA标准,设计了HLA半实物仿真平台的体系结构,解决了HLA应用到半实物仿真平台中遇到的实时性问题,设计了相关的接口程序,改善了基于HLA仿真系统实时性性能不足的问题.在接口程序的设计中,运用插值外推法和利用网络层进行传输相结合的方法,解决了由于RTI软件自身性能不足造成的实时数据传输过程中出现的数据包丢失和数据传输延迟的问题.