Crop parameters estimation by fuzzy inference system using X-band scatterometer data

Learning fuzzy rule based systems with microwave remote sensing can lead to very useful applications in solving several problems in the field of agriculture. Fuzzy logic provides a simple way to arrive at a definite conclusion based upon imprecise, ambiguous, vague, noisy or missing input information. In the present paper, a subtractive based fuzzy inference system is introduced to estimate the potato crop parameters like biomass, leaf area index, plant height and soil moisture. Scattering coefficient for HH- and VV-polarizations were used as an input in the Fuzzy network. The plant height, biomass, and leaf area index of potato crop and soil moisture measured at its various growth stages were used as the target variables during the training and validation of the network. The estimated values of crop/soil parameters by this methodology are much closer to the experimental values. The present work confirms the estimation abilities of fuzzy subtractive clustering in potato crop parameters estimation. This technique may be useful for the other crops cultivated over regional or continental level.     

Applying fuzzy bi-dimensional scenario-based model to the assessment of Mars mission architecture scenarios

Sending man to Mars has been a long-held dream of humankind. NASA plans human planetary explorations using approaches that are technically feasible, have reasonable risks and have relatively low costs. This study presents a novel Multi-Attribute Decision Making (MADM) model for evaluating a range of potential mission scenarios for the human exploration of Mars. The three alternatives identified by the Mission Operations Directorate (MOD) at the Johnson Space Center (JSC) include split mission, combo lander and dual scenarios. The proposed framework subsumes the following key methods: first, the conjunction method is used to minimize the number of alternative mission scenarios; second, the Fuzzy Risk Failure Mode and Effects Analysis (RFMEA) is used to analyze the potential failure of the alternative scenarios; third, the fuzzy group Real Option Analysis (ROA) is used to estimate the expected costs and benefits of the alternative scenarios; and fourth, the fuzzy group permutation approach is used to select the optimal mission scenario. We present the results of a case study at NASA’s Johnson Space center to demonstrate: (1) the complexity of mission scenario selection involving subjective and objective judgments provided by multiple space exploration experts; and (2) a systematic and structured method for aggregating quantitative and qualitative data concerning a large number of competing and conflicting mission events.     

自适应严格收敛非奇异终端滑模制导律

针对机动目标的末制导拦截问题，设计了一种带终端角度约束的有限时间收敛终端滑模制导律。首先，分析了现有非奇异终端滑模制导律存在的滑模面不能严格有限时间收敛的问题，进而构造了一种新型的非奇异终端滑模面。其次，设计了一种对目标机动上界的自适应估计，提出了一种自适应严格收敛非奇异终端滑模制导律的设计方法。最后，基于Lyapunov稳定性理论，证明了设计的制导律能够使得制导系统在有限时间内收敛到零，并且保证了滑模面在收敛过程中不存在非收敛因子，是严格有限时间收敛的。仿真实验验证了该制导律能够有效地拦截机动目标，同时和与现有的非奇异终端滑模制导律以及基于转换滑模面的非奇异制导律相比，拦截时间更短，终端攻击角度精度更高，导弹机动消耗的能量更少。     

基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法

无人机已被广泛应用到军事和民用领域，目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。针对无人机跟踪过程中目标易发生形变、遮挡等问题，提出一种基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法。首先，利用2个卷积网络构建一个5层Siamese网络，通过对模板特征与当前帧图像特征进行卷积得到目标位置；其次，利用高斯混合模型对以往的预测结果进行建模并建立目标模板库；然后，从模板库中挑选出最可靠的目标模板并以此更新Siamese网络的匹配模板，使Siamese网络能够自适应目标的外观变化；最后，引入回归模型进一步精确目标位置，降低背景对网络性能的影响。仿真实验结果表明：该算法有效降低了形变、遮挡等情况对跟踪性能的影响，具有较高的准确率。     

基于新体制的单基线定位技术研究

结合工程应用,研究单基线利用模糊相位差对地面固定目标的高精度快速定位方案与关键技术,分析自适应随机惯性权值粒子群算法的性能。仿真结果表明,通过优化和改进,基于新体制的该算法能获得较好的定位性能。     

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。     

无垂尾推力矢量飞机的自适应控制仿真研究

研究了采用自适应控制系统的无垂尾构型推力矢量飞机的飞行控制性能.论述了在有参数未知的情况,使用状态变量反馈可线性化的非线性系统的输出轨迹的控制问题,推导出了自适应控制律的设计方法.最后,针对算例飞机给出了仿真计算的结果,证实了在无垂尾构型推力矢量飞机上应用自适应控制系统的可行性.     

先进重构飞行控制技术和方法研究

重构飞行控制技术本质上是一种容错飞行控制技术，它使飞控系统具有适应未知故障和损伤的能力，从而可以有效地提高安全性和任务效能。先进重构飞行控制技术在原有的基础上更加强调自适应的能力，而不再依赖故障诊断和隔离（FDI）系统，因而促进了鲁棒控制、智能控制和逢适应控制技术在该领域的交叉和融合。首先回顾了重构飞行控制技术的发展现状，然后给出了几种先进重构控制方法，并总结了先进重构飞行控制技术的主要技术优势，最后展望了它的发展趋势和应用前景。     

通信系统电磁兼容性设计

一个设计不好的无线电发射机, 工作时产生的谐波十分严重, 而接收设备又对电磁干扰非常敏感。本文介绍了发射机谐波的抑制方法和接收机抗干扰技术体制, 实现自适应通信, 确保通信质量。     

交互作用的双自适应模型估计器

 通过对目标的不确定机动分析和对不确定机动的模式分类(非机动、临界机动、弱机动、强机动),建立了一种新的目标状态自适应估计器——交互作用的双自适应模型估计器。它通过具有机动识别特性的二阶自适应模型和具有机动水平特性的三阶自适应模型,以及它们之间交互作用自适应组合方式的结合,达到了跟踪估计目标各种运动的“全面”自适应能力。应用新估计器对目标的5种基本运动进行了Monto-carlo仿真。仿真表明,它具有所期望的良好性能。