民用飞机飞行试验任务优化技术研究与实现

针对具有复杂耦合关系的试飞任务难以进行全局优化的问题,提出了一种计算机辅助任务优化方法,该方法将复杂的试飞任务优化问题分解为多项串联问题,然后采用启发式算法(A*算法)和遗传算法相结合的混合遗传算法获得试飞任务单的较优组合,并以此为基础实现对试飞任务进行全局优化。工程应用表明,通过使用该方法获得的试飞任务优化结果置信度高,可有效缩短飞行试验任务周期和降低试验成本。     

采样时间序列的滑动递推容错预报算法

在导出线性模型系数递推最优辨识算法的基础上，探讨了滑动线性预报器的容错改进，建立了简洁、实用的滑动递推容错预报算法。通过仿真计算验证了算法的有效性。     

最短路径的编程实现

本文介绍了求最短路径的Floyd算法的设计思路及C语言编程实现。     

用自动寻优压根系数求运载火箭传递函数的计算法

根据大型运载火箭的结构弹性,液体晃动和刚体运动的特性,由平台、速率陀螺和横(法)向加速度表等并联支路的传递函数零、极点,自动确定姿态系统开环或闭环传递函数多项式的最大系数项及其值,再由最大系数值和所用计算机的字长介出最佳压根系数K~*。最后用K~*进行压根,一次成功地求出姿态系统开环或闭环传递函数及其零、极点。     

基于遗传算法的TT＆C测控资源优化调度

TT＆C测控资源调度是一个涉及卫星、测控站以及调度准则等多方面因素的复杂优化问题。针对这一优化问题，根据测控调度的一般原则和优化准则，建立了相应的优化模型，并给出了基于遗传算法求解该问题的方法和步骤；最后，通过两个示例分析，演示验证了该方法对于解决一般测控调度问题的有效性。     

基于可进化硬件的容错技术及其原理

可进化硬件容错技术是一种模仿生物进化过程的容错方法,现已成为世界各国容错计算技术领域新的研究方向。可进化硬件不是采用传统的静态冗余技术,而是利用其本身固有的特性实现容错。重点论述可进化硬件技术的2个基本要素,并分析其实现容错的原理。     

用神经网络镇定可反馈线性化的仿射非线性系统

在用状态方程描述的单输入仿射非线性系统中存在一类可以通过非线性状态变换（ｘ）和输入变换ｕ＝α（ｘ）＋β（ｘ）ｖ实现输入──状态线性化的系统，用多层前馈神经网络通过实时学习实现此状态变换，并在此基础上用李亚普诺夫方法设计进行系统镇定的反馈控制器，仿真表明，学习在很短时间内可收敛，且系统对外干扰和未建模动态有一定鲁棒性。     

Turbo乘积码编译码算法研究

介绍了基于Chase算法[1,3]的Turbo乘积码软入软出(SISO)迭代译码算法。对Turbo乘积码在加性高斯白噪声(AWGN)信道下的性能进行了仿真和分析,结果表明:Turbo乘积码译码复杂度较低,在编码效率较高时,仍具很好的译码性能。     

一种用INS辅助GPS周跳检测和求解整周模糊度的方法

在INS／GPS全组合导航系统中，需要利用GPS载波相位测量信息，其中整周模糊度的确定和周跳的检测是两个关键的技术。文中提出了利用INS信息对GPS解算过程中的周跳检测和整周模糊度的确定进行辅助解算的简易快速算法，并进行了计算机仿真。仿真结果表明，文中提出的INS辅助GPS的周跳检测简易算法可以有效的检测出发生的小到一周的周跳；在一定条件下，利用INS信息辅助GPS可以瞬时可靠地求解出整周模糊度。     

含无序量测的多传感器目标跟踪滤波算法

由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。