基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计

针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

高精度高动态星模拟器研究

给出了高精度高动态星模拟器系统组成和总体结构, 提出一种基于亚像素显示技术提高动态星模拟器星点位置显示精度从而减小星点几何中心与能量中心位置偏差的新方法. 针对动态星模拟器高动态性要求, 提出一种快速精确检索全天球导航星的新方法, 将已知SAO (Smithsonian Astrophysical Observatory) 星表进行分区, 计算当前姿态四元数并分析航天器视轴所在区域, 对于距离视轴较远区域停止搜索和匹配, 很大程度上缩小了导航星搜索范围, 进而缩短了全天球恒星遍历所需时间. 软件测试结果表明, 此快速检索法可使全天球导航星的选取速度提高近10倍.      

一种基于有限K近邻的强度帕累托进化算法

在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,需要解决多目标优化问题。当前的强度帕累托进化算法在求解高维多目标优化问题时具有优势,但是在环境选择阶段的计算时间复杂度仍然较大。文章针对这一问题,提出了一种改进算法。新的算法采用有限K近邻方法,减少了原算法中K近邻策略的比较次数,使时间复杂度由O(M3)下降为O(max(l,logM)M2。试验结果表明文中算法的计算速度更快,并且具有更优的收敛性和分布多样性特征。     

基于粒子群算法的电帆轨迹优化设计

电帆是一种利用太阳风动量的新颖的无工质空间推进系统,文章研究了以电帆为对象的行星际转移轨迹优化问题。以地球轨道转移到火星、金星轨道为任务对象,采用连续推力模型,研究极坐标系下最小时间转移轨迹优化设计问题。提出了两种基于粒子群算法(PSO)的直接优化方法,避免对协态变量初值敏感的两点边值问题（TPBVP）求解。方法一是通过打靶法直接离散化控制量输入,将最优控制问题转化为非线性规划参数优化问题,采用PSO算法寻优,获得近似最优的转移轨迹。方法二是针对任何连续控制律曲线都能以一定精度的多项式函数进行曲线拟合的特性,设计逼近最优转移轨迹控制律的多项式函数,通过PSO算法优化多项式函数参数获得逼近最优解的转移轨迹。仿真结果表明采用上述两种方法进行转移轨迹优化设计,具有随机猜测初值、全局收敛、鲁棒性强的特点。     

基于地面分布式数据中心的天地一体化网络

天地一体化网络通常具有覆盖范围广、数据传输量大等特点。现有的一体化网络研究侧重于网络间传输协议,以及如何有效管理网络资源等。但考虑到当前卫星网络数据处理能力相对较差,而地面网络发展已非常成熟,因此将一体化网络与数据中心网络融合,把数据中心网分布式地接入骨干光网络中,卫星作为网络的传输节点与地面分布式数据中心网络构成统一整体;以中国电信骨干网为基础,针对一体化网络的内部传输代价和外部请求代价等多种因素,进行折中,使用整数线性规划得到网络的最优化部署。所提出的网络架构能很好地满足一体化网络的要求,提供了一种具有竞争力的信息平台设计架构。     

网络图中边集束优化问题

网络规模增大和复杂度提高造成的节点遮挡覆盖和边交叉阻塞等问题成为网络可视化研究的热点.针对网络中出现的视觉凌乱问题,以空间位置和群组关系为出发点,从网络中独立的边和群组两个层次,以边汇合的角度研究边集束技术,将网络中临近的边集聚成束以降低视觉复杂度,提出和改进了分段力导引算法(FDA)简化模型和群组边相容的网络图边集束模型.其中分段集束模型,提出以二次样条曲线表示网络边,通过样条控制点进行迭代汇聚的方法,实现了网络中边的集束;针对分段集束模型中部分连线过度弯曲问题,提出通过CNM聚类算法将网络进行群组划分,在群组结构的基础上对组内连线应用边相容原则,根据连线的匹配系数计算其集束程度的方法,网络图集束后曲线扭曲变形减少,曲线过渡更加平滑.选取国内航空网络作为案例,通过两种边集束模型进行网络图简化,分析结果表明,国内机场的群组结构具有地理属性的相近性,航空网络在整体上呈现出明显的十字脉络,东西走向和南北走向的航线分别汇聚集结成束,表现了航空网络建设在南北和东西方向的总体趋势.本集束简化算法适用性广,绘制的网络图具有良好的视觉效果和可读性.      

热效应布局下的缓冲器插入时序优化方法

随着集成电路的集成度越来越高,芯片的发热量越来越大且其内部温度呈不均匀分布,这会影响关键路径的传播延时,进而影响基于缓冲器插入的关键路径性能.提出了一种考虑芯片热效应布局优化的缓冲器插入时序优化方法,在版图设计的早期估计芯片的热分布和温度分布并且把其应用到版图布局优化和RC延时模型中.同时利用模拟退火算法基于热分布调整并优化布局,最后在最优布局下利用提出的缓冲器插入模型和快速插入算法进行时序优化.仿真结果表明相对于不考虑温度效应布局优化的缓冲器插入方法,缓冲器插入延时优化方法能有效降低最坏延时和缓冲器插入数目,最坏延时比传统方法降低9%~18%,比文献已经提出的最好方法降低5%~7%,缓冲器插入数比其少10~20个.      

基于动力学递推算法的绳系卫星系统刚柔耦合多体模型

利用动力学递推算法建立了空间绳系卫星系统(TSS)的铰接柔性杆动力学模型.所研究的绳系系统包含两颗刚体绳端卫星和一段连接两颗卫星的柔绳,柔绳离散为一系列球铰连接的弹性杆,考虑杆不均匀的纵向一维形变,并利用球铰的运动模拟柔绳的弯曲和扭转;然后基于递推算法推导得出了该刚柔混合离散模型的动力学方程.数值仿真结果表明:所建立的绳系卫星系统模型能够很好地模拟空间系绳的各向摆振和扭转,此外,递推算法的引入能够有效地减少离散模型动力学方程的维数,从而大幅减少计算量.      

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.