北斗产业化发展思考

一、引言在世界经济金融危机之后,世界政治与经济发展格局都在发生深刻变化,各国政府纷纷对本国高科技产业的产业组织形态与产业结构进行战略性调整,从而建立以某一高科技先导产业为龙头来进行战略引领,以达到"牵一发动全身"的经济发展战略功效,而导航产业作为引领当代科技发展潮流、推动产业结构调整、增强经     

考虑进出交通影响的扇区运行通行能力研究

针对繁忙扇区受进出交通影响，缺乏量化决策模型，从而依赖空中交通管制员的个人经验，进而导致运行通行能力大幅下降的问题，开展考虑进出交通影响的扇区运行通行能力研究。首先，根据民航实际运行规则、扇区结构、机型组合和飞行速度等建立理论通行能力模型；然后，通过结合进出交通流构成和运行特征，对理论通行能力模型进行改进，得到进出交通影响下的运行通行能力模型。仿真结果表明，仿真计算值与平日观测值的平均绝对百分比误差为7.1%,证实了航迹规整度以及阻碍时间对扇区运行通行能力有显著影响。     

无调整机构的小微挠性陀螺轴向静平衡研究

针对小微挠性陀螺轴向静平衡调整问题，考虑无调整机构等约束条件，提出先轴向预平衡，再轴向精平衡的轴向静平衡调整方案。轴向预平衡包括理论计算法、静态测试法、权重结合法共3种方法；轴向精平衡包括△m增加法、△m减小法共两种方法。工程应用表明，3种轴向预平衡方法均可行，权重结合法最优；轴向精平衡方法可调整指标至范围内，取得较好效果。     

水下单信标导航航路规划和最优航路接近方法

相比于传统的长基线和超短基线等导航方式，水下单信标导航具有布放简单的优点，但其导航精度有待进一步提高。为此，提出了单信标导航的航路规划方案，通过泰勒级数展开推导了水平位置精度因子的表达式，并分析了导航点和声信标的相对几何位置关系对导航精度的影响，最终提出了航路规划方案。在此基础上，还提出了自主水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)从其他位置接近最优航路的方法，包括两部分：一是建立以时延为观测量的滤波模型，利用滤波算法实时获取AUV的位置估计值；二是基于可观测度分析结果对最优航路接近过程的轨迹进行了设计。二者的结合使得AUV高效率且高精度地逼近最优航路。仿真证明了采用所提出的航路规划方案和最优航路接近方法可以提高导航精度，航路规划方案使得AUV位置估计的均方根误差近似为2 m。     

自适应变异麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。先通过猫映射混沌序列初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力；再引入柯西变异和Tent混沌扰动，拓展局部搜索能力，使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索；最后，提出探索者-跟随者数量自适应调整策略，利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力，提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证，实验结果表明：所提算法与其他算法相比，寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。     

基于滚动时域控制的多路径进场航班排序优化

进场航班排序优化是提高进场航班着落效率、减少航班延误的有效方法。基于此，以最大化着落效率为目标，结合多跑道、多航路选择，考虑实际航路点限制，提出了多路径多跑道一体化进场航班排序优化混合整数规划模型。为解决大规模航班排序计算的实时性问题，提出了多航路点滚动时域控制算法。以广州白云国际机场终端区为实例进行验证，采用实际进场航班数据开展计算实验，在尾流安全间隔上，采用RECAT-CN运行标准，计算结果表明：小规模航班架次时（23架），所提模型最大降落时间比先到先服务方法提前55 s，比未优化时提前271 s；大规模航班架次时（104架），仅靠求解器在3 600 s内未找到可行解，所提算法在128.65 s找到解。所提模型和算法有效，可应用于实际航班排序优化。     

多跑道机场离场航班排序优化方法研究

本文建立了以旅客总延误时间成本最小化为目标函数的多跑道机场离场航班排序优化模型，并考虑航路流控的影响，通过回溯算法求解，融合位置约束交换算法优先处理受流控影响的航班，最后采用南京禄口国际机场为例进行算例验证。与先进先出模式相比，优化后的离场模式降低航班延误时间效果显著，旅客总延误成本减少了44.81%，所提方法可显著提升多跑道协同运行能力，为当前多跑道机场的调度排序提供了思路与方法。     

基于改进AFSA的桨扇发动机加速控制计划优化

为了提升桨扇发动机的过渡态性能，提出了一种可以满足发动机性能参数约束和寻优结果正确性要求的桨扇发动机加 减速控制计划优化方法。引入自适应调整策略和半可行域对人工鱼群算法（AFSA）进行改进，经过数值验证，改进后的算法较原 始算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度。将推力与目标推力间的差值作为寻优目标，采用改进后的人工鱼群算法和序列 二次规划算法（SQP）对桨扇发动机的加速过程进行优化，得到了满足约束前提下的桨扇发动机时间最短的加速控制计划，结果表 明：与采用传统的基于梯度的序列二次规划算法相比，采用改进的人工鱼群算法进行离线分段寻优所得到的控制计划总加速时间 缩短了21.8%（0.58 s），证明了改进人工鱼群算法具有更强的全局寻优能力，更适用于桨扇发动机加速控制计划的优化。     

基于“胶囊型”动态地理围栏的无人机航路规划

针对无人机多条航线运行效率低与经济性差的问题，提出了一种“胶囊型”动态地理围栏的无人机航路规划方法。根据无人机地理围栏的分类，对无人机地理围栏算法执行流程进行了概述。选取中国浙江省杭州市为地理围栏验证试验区域，在该区域内采用A*算法进行了单一航线与两条航线的无人机航路规划研究，并在空域栅格内设置了无人机禁止飞入区域。在确定的航线上采用“胶囊型”动态地理围栏方法，经过模拟计算得到，单一航线上的空域利用率提高超过10%。并且当两条航线交叉时，“胶囊型”动态地理围栏方法可节省15%的运行时间，提高了空域利用率与经济性。