面向月球科研站任务的地月准实时遥操作模拟验证系统设计与关键技术研究

针对月球科研站任务地月遥操作需求和特点,设计地月准实时遥操作模拟验证系统,对其中的关键技术海量多尺度遥感数据环境感知、空地协同高精度定位、基于混合现实的预测仿真等进行了研究。提出了基于海量多尺度遥感数据的联合处理方法,环境感知数据融合可处理米级至厘米级环境感知结果;设计基于空地多运动平台协同定位的原型软件,空地协同地标约束下,定位精度不低于轨道器影像1个像素;开发了带有力觉反馈的预测仿真验证平台,在2~3 s变时延约束下可在仿真环境下协同演示遥操作过程,真实还原从端的遥操作作业场景,提高遥操作的执行效率和安全性。为地面人员的方案设计、操作手训练、故障处置等提供实时支持,为我国未来实施月球科研站任务筑牢基础。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

COOPERATIVE DESIGN UNDER CONCURRENT ENGINEERING ENVIRONMENT

主要论述了并行工程环境所支持下的群体通过协同合作进行的工程设计活动。文中首先阐述了工程设计、特别是概念设计的相关问题，接着深入剖析了当今智能ＣＡＤ的优缺点，从而提出了一种基于并行工程、面向群体合作的问题设计策略——协同设计。最后以概念设计自动化为例，建立了以协同设计的概念模型，探讨了模型的基本原理、系统组织以及关键实现技术。     

Joint Iterative Decoding for Network-Coding-Based Multisource LDPC-Coded Cooperative MIMO

A network-coding-based multisource LDPC-coded cooperative MIMO scheme is proposed,where multiple sources transmit their messages to the destination with the assistance from a single relay.The relay cooperates with multiple sources simultaneously via network-coding.It avoids the issues of imperfect frequency/timing synchronization and large transmission delay which may be introduced by frequency-division multiple access(FDMA)/code-division multiple access(CDMA)and time-division multiple access(TDMA)manners.The proposed joint″Min-Sum″iterative decoding is effectively carried out in the destination.Such a decoding algorithm agrees with the introduced equivalent joint Tanner graph which can be used to fully characterize LDPC codes employed by the sources and relay.Theoretical analysis and numerical simulation show that the proposed scheme with joint iterative decoding can achieve significant cooperation diversity gain.Furthermore,for the relay,compared with the cascade scheme,the proposed scheme has much lower complexity of LDPC-encoding and is easier to be implemented in the hardware with similar bit error rate(BER)performance.     

基于神经网络的多卫星姿态协同控制预测模型

摘要： 针对多卫星近距离对空间目标监测中的姿态协同控制问题，研究基于神经网络的智能控制模型.首先设计了面向任意姿态控制方法的神经网络自适应控制模型，该模型不改变卫星姿态控制方法本身，而是接收由理想控制模型生成的理想控制量，理想控制量经过神经网络后直接生成适用于卫星的控制量.根据神经网络对控制系统的系统级状态预测，基于一致性控制协议，设计了多卫星姿态协同控制模型.采用等效姿态角，通过数值仿真，分别验证了预测控制方法、输出状态预测、协同控制的方法正确性和有效性.     

面向飞行员疲劳状态监测的脑认知深度模型研究

通过分析飞行员脑电信号，构建了疲劳状态的彩色脑功率图，设计基于高斯牛顿在线变分方法的卷 积神经网络参数优化方法，形成一种新型脑功率图深度网络模型，有效实现脑功率图深度网络的模型分类识别 能力。相比于其它基于脑电信号的疲劳检测深度模型，疲劳状态认知的准确度提升了3%~5%。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

Navigation in outdoor environments as an embodied,social, cultural,and situated experience: An empirical study of orienteering

This study investigated novices' “lived experiences” of navigation within the sport of orienteering from an enactive and phenomenological approach. The objective was to qualitatively characterize elements of task-related situations that were meaningful for orienteers. The results showed that the participants continuously made judgments about the reliability of their estimations about whether they were on “the right route” on the course. When the participants judged that they were only approximately on the right route or were unable to locate themselves, elements of the situation other than map and terrain features became meaningful for them. These results demonstrate that, for novice orienteers, navigation activity must extend beyond navigation as a logical, computational way-finding problem to include embodied, social, cultural and situated dimensions.     

一类组合神经网络在协同空战分析中的应用

为了在恶劣、复杂的协同空战环境里帮助飞行员进行更有效的决策，在其指挥级，提出了一类有／无教师组合神经网络－ＰＢ－ＳＯＦＭ网络，并用它来完成目标分析和攻击排序。对于典型的２：４空战，给出了ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的结构，并探讨了各个子网的训练和测试方法，及该组合神经网络的使用方法。设计并实现了一个基于ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的多机协同空战仿真系统。仿真结果表明，该系统是可行的。     

IPv6技术在空地通信系统中的应用

当前的空地通信方式已无法适应航空业的迅速发展。针对这一问题,本文提出建立基于甚高频数据链模式二(VDLM2)的IPv6通信系统,以将IPv6技术应用到空地通信系统中；并给出了IPv6/VDLM2通信系统的体系结构。然后,利用VDLM2的OPNET仿真模型,分析了IPv6/VDLM2通信系统的容量。分析结果表明,在给定条件下,IPv6/VDLM2通信系统可允许大约100架飞机同时与单个地面站进行通信。