火星车自主导航与路径规划技术研究

针对火星车工作任务环境,借鉴国外成功研究经验,给出了火星车自主导航敏感器配置,研究可在实际工程中应用的火星车自主导航与路径规划技术,包括DEM图构建与障碍物检测、全局路径规划、基于立体视觉相机的视觉里程计、多传感器融合位姿确定以及局部路径规划技术,并搭建了实验系统,在实验室内进行了仿真验证。相关研究结果可为我国后续开展火星车自主导航系统研究提供一定的基础。     

基于Transformer和动态3D卷积的多源遥感图像分类

多源遥感数据具有互补性和协同性,近年来,基于深度学习的方法已经在多源遥感图像分类中取得了一定进展,但当前方法仍面临关键难题,如多源遥感图像特征表达不一致,融合困难,基于静态推理范式的神经网络缺乏对不同类别地物的适应性。为解决上述问题,提出了基于跨模态Transformer和多尺度动态3D卷积的多源遥感图像分类模型。为提高多源特征表达的一致性,设计了基于Transformer的融合模块,借助其强大的注意力建模能力挖掘高光谱和LiDAR数据特征之间的相互作用;为提高特征提取方法对不同地物类别的适应性,设计了多尺度动态3D卷积模块,将输入特征的多尺度信息融入卷积核的调制,提高卷积操作对不同地物的适应性。采用多源遥感数据集Houston和Trento对所提方法进行验证,实验结果表明：所提方法在Houston和Trento数据集上总体准确率分别达到94.60%和98.21%,相比MGA-MFN等主流方法,总体准确率分别至少提升0.97%和0.25%,验证了所提方法可有效提升多源遥感图像分类的准确率。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

自主导航技术发展现状与趋势

自主导航技术是各类运动载体自动化、智能化运行的核心技术。简要介绍了自主导航技术的基本概念,综述了国内外航天、航空、舰船、车辆、单兵等领域的自主导航技术研究进展,对于自主导航的关键技术如惯性导航、惯性基组合导航、地磁导航、重力梯度导航、天文导航和多源信息融合等技术发展现状进行了分析,对自主导航技术的发展趋势进行了展望。可为中国未来各类主流自主导航系统研制提供参考,并为多种自主导航任务的总体设计提供帮助。     

信息化与工业化合力驱动的产业发展新趋势——产业融合

当前,信息产业融合型的增长模式正在快速改变着社会经济的运行方式。产业融合正在加速产业结构的变动,也在推动产业转型升级。产业间的融合渗透促进了新兴业务的活跃爆发,为产业发展带来了一股全新的力量。应当以此为契机,培育新一代产业增长极,以产业融合有力地推动战略性新兴产业发展。     

基于光谱响应函数的ZY-3卫星图像融合算法研究

针对遥感影像融合过程中存在的光谱失真,提出了一种基于光谱响应函数（SRF）的ZY-3卫星影像融合算法,该算法通过研究亮度分量的模拟方法和空间细节注入方法,改进了传统的IHS算法。采用融合前后典型地物光谱曲线对比和无需参考图像的质量评价指标（QNR）两种方式对融合结果进行评价,发现该算法的光谱信息保持在89.94%,QNR值达0.75以上。结果表明,相对于其它IHS改进融合算法,基于ZY-3卫星传感器SRF的改进IHS融合算法无论在光谱信息保持还是空间信息增强方面都具有优势。     

基于小波包变换与D-S证据理论的多聚焦图像融合

介绍采用小波包变换实现多聚焦图像融合的原理及一般结构,提出一种基于D—S证据理论的融合规则,并给出实例仿真实验。实验结果表明,该方法具有良好的效果。     

全测速多站系统的最优布站问题与数值算法

从解算弹道的逐点多站最小二乘算法得到的弹道精度出发,给出了一个全测速多站系统的最优布站数学模型,并通过大量试算选定了具有良好收敛性的数值算法.初步的计算表明：对全测速多站系统,其最优布站方案与现有布站方案在弹道精度上有着显著的差别;在最优布站方案下可确保逐点多站最小二乘算法具有良好的数值稳定性,并得到满足精度要求的外测弹道.     

基于多流路体积力模型的翼身融合布局飞机计算方法

针对翼身融合布局(BWB)飞机分布式系统一体化研究方法存在计算资源耗费巨大的问题,发展基于多流路体积力的飞机分布式系统一体化计算方法。从沿流线的体积力模型出发,将压气机对气流的作用力用沿流线的源项场代替。将单流路的计算模型加以扩展,综合考虑分布式推进系统与BWB的耦合影响,在分布式推进系统的压缩系统所在区域添加体积力源项,建立多流路体积力计算模型。将其应用于某大型BWB飞机进行一体化数值仿真。结果显示:相较于传统的全周定常数值模拟方法,采用多流路的体积力模型能够在保证一定计算精度的条件下提高至少10倍的计算效率。     

一种基于相邻模块化加权D-S的融合诊断方法

常规D-S (Dempster-Shafter)决策融合方法由于其自身理论不足,不能很好直接处理决策结果偏差大、冲突大的传感器融合问题,因而对于信息高冲突情况下的转子微弱故障融合诊断存在着失效问题。针对该类问题与不足,借鉴复杂网络的舆论传播、社会学习理论及多智能体一致性决策的相关概念与思路,从避免决策结果冲突大的传感器直接进行融合的角度进行改进,提出相邻模块化加权D-S融合方法。该方法首先根据初步结果进行相邻节点与模块划分,只有决策距离在相邻界限值范围内的相邻模块节点才能进行决策融合;对于同一模块内相邻节点,根据各节点决策权重及初步决策结果采用加权D-S融合方法进行决策融合;针对融合结果再进行相邻节点模块划分与融合,依此步骤进行循环划分与融合,直到所有模块与节点均不相邻;最后采用专家权威决策方法确定权重和最大的模块融合结果作为最终的传感器网络一致性决策结果。通过多传感器网络的转子故障模拟实验对所提方法进行验证,应用结果表明:所提方法可以较好解决少数传感器诊断正确、而多数诊断错误的信息高冲突条件下的局部微弱故障融合诊断问题。