增量粒子滤波方法

提出增量粒子滤波的概念,建立增量粒子滤波模型及其分析方法,给出其算法.对于工程实际中存在的由未知系统误差的影响而无法精确建立量测似然函数的这一问题,提出增量粒子滤波方法,通过对带有未知系统误差的量测数据进行校正,获得精确的量测似然函数,建立精确的增量粒子滤波模型,从而消除这种未知系统误差的影响,减少重采样的次数,较好地保存了粒子的多样性,提高非线性滤波的精度.模拟仿真中,重采样的次数减少41.7%,滤波误差均值和均方根误差分别降低了45.3%和70.1%,有效地改善了滤波的效果.      

基于最小包络球的多目标共波束判定方法

为了实施多目标测控并进行调度管理,提出了基于最小包络球的多目标共波束可见判定方法,设计并实现了获得空间目标群最小包络球的随机增量式算法。采用最小包络球来刻画空间目标群的几何尺寸,通过分析最小包络球相对地面测控设备的张角情况来判断其是否共波束可见。仿真实例验证了算法的正确性。结果显示,最小包络球算法能够有效解决星座或编队星群的几何尺寸估计问题;共波束可见判断方法可以解决多个空间目标相对地面测控设备的单波束可见问题。同时在仿真中发现,在资源调度管理时采用最高仰角较小的观测弧段,可以提高测控设备的多目标跟踪效益。     

线性模型系数的有界影响辨识

基于采样数据的新息增量过程,本文创造性地提出了回归系数的有界影响辨识。该统计辨识方法能有效地克服异常采样数据的不利影响,提高统计推断的可靠性。     

一类带液体晃动的航天器滑模姿态控制器设计

针对一类带液体晃动的航天器,在建立系统数学模型的基础上,利用一种增量滑模的设计方法来设计控制器。将系统状态变量分成可自行到达平衡位置和需要施加控制才能到达平衡位置两部分,对于需要施加控制达到预定平衡位置的状态变量,用增量滑模控制来设计控制律,将其分解成两个子系统,选取一个子系统的状态变量构造第一层滑模面,然后将第一层滑模面看成一个状态变量与另外一个子系统的状态变量构造第二层滑模面,最后采用Lyapunov方法求取总控制量。当系统接近平衡位置时,增量滑模控制器可以在保证最后一级稳定的情况下实现整个系统各个状态的控制,在30s内可以保证系统能够稳定在最终的平衡位置上。仿真结果表明,该方法能很好地达到控制效果。     

数铣短壳壁板成形工艺试验研究

针对数铣短壳壁板成形过程中容易出现裂纹的问题,采用滚弯与压弯相结合的工艺方法对某型火箭数铣短壳壁板的成形进行了试验研究,通过改进零件成形工艺方法,固定工艺参数,解决了该类型壁板在成形过程中产生裂纹的问题,成形后产品质量稳定,满足设计要求。     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

一架飞机每天要执行多个航班,从而 形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可 较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最 大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯 网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习 结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

计算机公共机房硬盘保护卡的应用

本文介绍了保护卡的基本原理,保护卡的种类,以及利用保护卡的分区保护和网络维护等功能优化软件配置与管理。     

增量聚类综述及增量DBSCAN聚类算法研究

本文首先介绍了增量聚类算法的分类以及研究现状,提出了增量聚类算法等价性概念;然后介绍了增量DBSCAN聚类算法;最后针对用于批量更新的增量DBSCAN聚类算法,提出了本文的改进方法.其中,用插入更新数据集生成的子模式调整原聚类模式的方法,还可有效地应用于分布式聚类.