基于脑电和眼动信号的人机交互意图识别

意图识别在人机交互（HCI）领域受到广泛关注,传统人机交互意图识别方法单纯依靠脑电（EEG）或眼动数据,不能很好地利用2种方法优点。为此,提出了一种融合脑电和眼动数据的人机交互意图识别方法,通过采集脑电和眼动信号,进行特征提取,输入机器学习模式识别网络进行意图识别,并基于Dempster-Shafer （D-S）证据理论进行决策层融合得出最终识别结果。招募了20名有效受试者进行交互意图识别实验,结果表明,基于脑电和眼动信号的人机交互意图识别方法识别准确率高于单纯依靠脑电和眼动数据的方法,可为下一步飞行器和武器系统人机交互系统自适应设计提供理论依据和技术支持。     

基于试验分岔分析的翼身融合飞行器纵向稳定性

针对翼身融合布局飞行器的纵向稳定性问题,基于分支和突变理论,求解迎角随升降舵变化的平衡分岔图,并对平衡分支的稳定性和突变点进行了分析。结合风洞虚拟飞行试验技术,发展了试验分岔分析方法,并设计了基于非线性动态逆的伪线性控制器,由此获得并分析了开环试验和闭环试验平衡分岔图。对比分析表明,理论分岔分析与开环试验分岔分析在小迎角范围结果基本一致,验证了试验分岔分析方法的可行性和准确性;翼身融合飞行器产生纵向失稳的主要原因是机翼表面流动分离,从而导致C_mα发生突变引起的;闭环试验分岔分析实现了翼身融合飞行器非线性全局稳定性控制,通过纵向非线性控制器,可以将不稳定平衡分支改造成稳定的平衡分支。     

涡轮叶片累积损伤指数模型及服役可靠性评估

高压涡轮(HPT)叶片是民用航空发动机的关键结构件之一,直接关系到发动机的性能、可靠性与使用寿命。提出了一种HPT叶片服役可靠性评估方法,基于服役条件下的历史工况参数,结合发动机性能模型、叶片关键点应力、温度计算模型、蠕变损伤评估模型对叶片蠕变损伤进行计算,之后考虑服役条件下的多模态数据,针对蠕变失效建立了累积损伤指数模型,融合历史协变量信息对叶片进行服役可靠性评估。仿真结果表明：采用文中定义的蠕变累积损伤指数,可充分利用发动机服役条件下的历史使用信息、状态参数及截尾失效数据,实现特定使用条件下的涡轮叶片服役可靠性评估及剩余寿命预测。相较于传统的可靠性分析方法,累积损伤指数预测模型能够基于单机服役条件提供更加可靠的评估结果,可为航空发动机运行风险评估与视情维修决策提供更好的支持。     

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

序言

<正>北斗全球卫星导航系统的建成、应用奠定了我国自主时空信息服务基础,随之我国进入综合PNT体系发展建设新阶段。综合PNT体系将以北斗系统为核心,通过多类PNT技术手段协同与融合应用,实现更为精准、泛在和智能的PNT服务能力。通导一体化作为综合PNT核心手段之一,得益于通信极其广泛的覆盖性及日益增强的信息传输能力,依托通信网络对卫星导航系统进行补充、备份和增强,展现出显著的协同优势,因此也成为了领域研究的热点方向。通导一体化是通信和导航系统通过信号、信息、平台、网络等多层次的一体化设计,实现通信导航业务能力的协同与增强,其技术内涵横跨了通信、导航两大领域方向,属于交叉学科范畴。     

一种基于惯性测量单元和里程计的油气管道定位方法

对于惯性导航系统而言,当初始对准给定的信息不准确时,会导致惯性测量单元信息解算不准确,进而影响定位算法精度.针对油气管道定位问题,设计了一种基于惯性测量单元和里程计的油气管道定位方法,介绍了惯性测量单元和里程计定位的基本原理,分析了初始对准不准确对定位结果的影响,提出了基于首尾点坐标的轨迹校正方法.该校正方法补偿了初始...     

基于AR的无人机特情仿真训练系统

无人机特情训练系统存在难以模拟特情、难以重复训练、仿真的逼真度不高等问题.通过增强现实进行虚拟特情和飞行训练的虚实结合,实现特定条件下各种典型特情的仿真训练.采用融合ORB特征点和人工标志的三维注册方法,解决了虚拟对象和实体操作台叠加精度要求高的问题.采用虚实融合技术,逼真直观地模拟典型工况下的特情,提示特情处置流程....     

高级波束成形在旋转声源定位中的应用

为了使高级波束成形中的函数波束成形、压缩感知波束成形、正交波束成形在旋转声源定位中获得广泛应用,对3种高级波束成形在旋转声源定位中的应用进行了研究,从声源空间分辨率,动态范围以及声源功率积分上与传统旋转波束成形和DAMAS(deconvolution approach for the mapping of acoust...     

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。     

基于模糊综合评价的关联性能分析

针对单一指标无法较完整的对数据融合中的数据关联效果进行评估的问题,本文提出应用模糊综合评价法,综合多个指标、多个场景对数据关联的性能进行综合评估.实验表明,该模型可以对数据关联的性能进行定量评价,并且能够对不同关联算法的性能进行比较.