基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

双轴地磁辅助的惯性/卫星组合导航方法

旋转弹姿态的精确获取是旋转弹控制领域的一个研究重点,单纯将惯性/卫星组合导航方案应用于旋转弹上,无法快速而准确地获取弹体滚转姿态角。提出一种双轴地磁辅助惯性/卫星组合导航方法,该方法采用双轴地磁传感器、微机电(Micro Electro Mechanical System, MEMS)惯组和卫星导航组合测量方案,由序贯Kalman滤波算法完成对弹体姿态、速度和位置的估计。选取某旋转弹为仿真对象,仿真结果表明该方法在获得高精度速度、位置的同时,可快速完成弹体姿态准确估计。当地磁传感器精度为10mGs时,弹体姿态可在1s内快速收敛,且姿态精度优于0.5°(1σ)。该方法具有导航精度高、地磁标定简单、价格低廉的优点,在旋转弹导航方案上有一定的工程应用价值。     

基于天牛群优化算法的转台控制系统研究

人为依据经验确定转台调节过程中的PID参数不仅效率低,而且参数的精度低,难以达到满意的效果。为解决该问题,提出了一种基于天牛群算法的PID参数寻优方法。首先建立了转台的数学模型,其次介绍了天牛群算法的算法流程、目标函数和寻优过程,最后使用IAE准则通过该算法对参数寻优得到一组最优解。通过与依据经验确定的PID参数对比,采用天牛群优化算法得到的PID参数更有依据,而且转台控制系统的阶跃响应稳定时间为1.1s,超调量为7.4%。     

LDPC码在联合信源信道编码中的应用

介绍了LDPC码的编译码原理,建立了一种应用LDPC码的联合信源信道编码图像传输系统结构,对其性能进行了分析,并给出了LDPC码在联合信源信道编码中应用的进一步研究方向。     

图论模型与算法在航天器下行数据故障诊断知识循环依赖缺陷检测中的应用

针对中国空间站等航天器下行数据故障诊断系统中循环依赖的诊断知识缺陷,通过引入图论模型,将诊断知识中的循环依赖检测问题抽象为有向图中的环搜索问题,应用经典拓扑排序算法、Kosaraju算法和Tarjan算法开展诊断知识的缺陷检测,并结合诊断知识经常迭代更新的特点,提出了一种改进Tarjan算法。仿真结果表明：改进Tarjan算法比Tarjan算法能节省更多的计算开销。     

国内外行星表面巡视器自主导航技术研究

作为航天技术发展的前沿和趋势,深空探测是人类历史上最为复杂的系统工程之一.星球巡视器是在星球表面移动作业的无人探测系统,能够对星球表面进行大面积、近距离和接触式的考察,是地外星球着陆探测作业的主要手段.星球巡视器导航技术是研究星球巡视器的关键技术之一,其导航自主性能直接影响星球探测计划能否顺利进行.本文首先概述了星球巡...     

一种高升力系统卡位信号的算法设计

提出了一种高升力系统卡位信号的算法。用于将襟/缝翼控制手柄上的传感器信号转换成高升力系统计算机的命令卡位信号。本算法相较于传统的算法有两处改进,第一处是在手柄卡位信号的计算中增加了信号有效性的确认环节,可以避免当手柄短暂通过手柄卡位信号无效的区域时,产生无效的卡位信号,继而对后续的命令卡位信号计算造成影响。第二处是在命令卡位信号的计算中加入将两个计算机设为主-备关系,并进行表决计算的算法环节,避免了传统算法中由于信号传输延时导致不同通道间输出的命令卡位不一致,从而导致襟/缝翼半速运动的现象发生。本算法可以使最终输出的四个通道的命令卡位信号正确且一致,并已通过实验验证其鲁棒性较强,对民用飞机高升力系统设计有一定的指导作用。     

一种圆锥运动条件下的等效旋转矢量算法研究

传统旋转矢量姿态算法一般采用陀螺的角增量信号来构造积分算法,当应用于输出为角速率的光纤陀螺捷联系统时,通过角速率提取角增量,算法会损失一定精度。提出了一种以陀螺角速率信号与角增量信号同时作为输入的改进旋转矢量姿态算法,进一步补偿了圆锥误差,提高了计算精度。仿真结果表明,该算法与传统二子样算法相比较,计算量相当,姿态精度、速度精度、位置精度有大幅度的提升。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

ICP算法在叶型点云数据配准中的应用

针对叶片截面型线测量点云数据与理论点云数据的配准问题,研究了将ICP算法应用于叶型点云数据配准的方法。首先概述了叶型测量数据与理论数据的匹配问题;然后阐述了基于ICP算法的叶型点云数据配准方法,并在MATLAB平台进行了配准实现;最后给出了配准实例,并将配准结果与点云处理软件CloudCompare的匹配结果进行了对比,验证了该方法的准确性。