基于三分图的非共面卫星分布式加注任务规划

分布式加注规划的目的在于规划加注过程的交会路径,使任务在满足约束的情况下整体燃料消耗最优。针对异面圆轨道卫星间的分布式加注策略,建立了分布式加注任务规划问题的数学模型,把该规划问题归结为非完全赋权三分图的匹配问题,并将整体最少燃料消耗作为规划目标。其次,进行了算法的流程设计,采用了Kuhn-Mundres图论算法和整数遗传算法相结合的LSGA算法加快了收敛的速度保证了全局最优。最后,选取了两个具有小角度轨道偏差的异面卫星星座对该问题进行分析。计算得到了优化后的双冲量机动下加注任务的服务关系与燃料代价,规划算法的有效性也得到了验证。     

有人/无人机混合编队有限干预式协同决策

针对Leader-Follower异构型有人/无人机混合编队协同决策系统具有递阶分布式决策结构、决策信息分散以及通信约束等特点,在智能体模糊认知图(ABFCM)和动态模糊认知图(DFCM)的理论基础上,提出了一种有限干预式协同决策机制。通过构建层次化的Follower平台自主决策模型,实现了该平台与外部系统良好的交互能力,体现了自主决策的"动态性"。通过设计Leader平台的3种干预策略,满足了不同层次的决策需求,体现了干预过程的"有限性"。仿真结果表明:有限干预协同决策模型能够适应外部环境的动态变化,充分发挥Follower平台的自主决策能力;而不同层次的有限干预介入既减轻了Leader平台的控制负荷,又保证了决策的有效性和可行性,可为解决其他同类复杂系统的协同决策问题提供理论依据和方法参考。     

一种引入材料循环本构的单轴疲劳平均应力模型

为更精准地考虑平均应力对单轴恒幅疲劳寿命的影响,在等效驱动力类平均应力模型的基础上,引入材料循环本构并提出了一个新的平均应力模型。定性地,该模型能够在更广泛寿命值范围和应力比范围内描述多种材料的等寿命线形状;定量地,该模型能够用来预测其他应力比下的疲劳寿命值,且预测值与试验数据符合良好。随后,还提出了一种获取模型系数的方式,能够在保证数据拟合可靠度的前提下进一步减少试验成本。所提出的平均应力模型有潜力为材料性能手册的编纂提供支持,并对相关工程方法提供改进方向。     

空中交通网络模体识别及子图结构韧性评估

研究空中交通网络的结构特征是理解网络性质的重要手段。从局部角度出发,以构成空中交通网络的子图结构为研究对象,对其模体特性进行识别。通过对子图浓度在外界扰动下的变化情况进行分析,提出子图结构韧性概念以表征网络拓扑结构的动态演化规律。以华东地区空中交通网络为例,对低阶子图结构进行了模体特性识别,并对不同扰动下子图结构韧性的变化情况进行评估。实证结果表明,子图结构的模体特性符合空中交通网络的实际连通度需求;在网络受扰动及恢复过程中,子图相对浓度较为稳定,子图结构韧性和网络宏观结构变化之间较为一致。对于揭示节点间连接的偏好及航路结构合理性,网络受扰动及恢复过程背后的底层机制,网络整体与局部结构之间的关系等有着一定的研究意义。     

GNSS电离层模型改正精度评估与分析

电离层时延误差是导航定位信号在空间传播路径上的主要误差源之一,因此全面了解GNSS电离层模型的改正精度具有一定现实意义.根据GPS,BDS和Galileo系统所采用的电离层修正模型,利用2014年电离层校正参数,以高精度全球电离层图为基准,评估分析了三大系统电离层时延的改正精度.结果表明:目前GNSS使用的几种电离层修正模型的改正率在65~75%左右;Galileo系统使用的第二版NeQuick模型与第一版NeQuick模型相比在修正精度上并无显著提高;GPS使用的Klobuchar 8参数模型在北半球25°-45°N的中纬度地区精度很高,但是在全球其他区域精度较低,分布性较差,而NeQuick模型全球改正率分布则较为平均且平滑.      

“交叉眼”干扰在单脉冲雷达中表现特征分析

“交叉眼”干扰技术被认为是最具发展前景的现代电子防卫手段之一。为开展其对抗技术研究,对单脉冲雷达在“交叉眼”干扰环境下的和、差接收信号进行了数学建模,并通过仿真计算分析了和、差接收信号所表现出的特征。初步分析结果表明：“交叉眼”干扰会导致单脉冲雷达差接收波束方向图发生畸变。畸变的严重性主要取决于干扰源和单脉冲雷达间的距离以及两干扰点源输出信号功率之比;“交叉眼”干扰同样会导致差、和接收信号功率之比出现异常。干扰源与单脉冲雷达间的距离越小和（或）“交叉眼”干扰的诱偏能力越强,差、和接收信号功率之比出现异常的角度范围越大。     

基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法

图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法。提取局部图像特征,得到图像中的细粒度信息;提取全局图像特征,将环境信息引入到网络的学习中,从而得到不同的视觉关系层次,为联合的视觉特征提供更多的信息;将全局-局部图像特征进行联合,将联合后的视觉特征和文本特征进行全局-局部对齐得到更加精准的相似度表示。通过大量的实验和分析表明：所提算法在2个公共数据集上具有有效性。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。