基于MHSS算法的ARAIM完好性和可用性预测

传统的接收机自主完好性监视只能提供非精密进近阶段的完好性监视,无法实现对完好性要求更加严格的飞行阶段的监视,而高级接收机自主完好性监视（AdvancedReceiverAutonomousIntegrityMonitoring,ARAIM）可以在精密进近阶段为飞机提供满足航向信标性能垂直引导（LocalizerPerformancewithVerticalguidance,LPV）的完好性监视服务。文章基于多假设分组解算法,根据目前的星座环境,结合民航不同飞行阶段的应用需求,对ARAIM算法进行仿真研究。针对水平保护级（HorizontalProtectionLevel,HPL）和垂直保护级（VerticalProtectionLevel,VPL）的指标,在不同星座组合环境下,选取南北半球不同经纬度的5个观测机场,分别仿真了HPL和VPL的变化情况,并对全球HPL和VPL平均分布趋势,以及以99%的概率满足LPV-200进近可用性指标时,ARAIM可用性的全球覆盖率进行了仿真预测分析。仿真结果表明,不论是全球定位系统和格洛纳斯双星座还是增加北斗卫星导航系统后的三星座,5个观测机场的HPL和VPL均能满足LPV-200进近对完好性指标的要求;但在全球范围内,双星座条件下,ARAIM并不能完全支持LPV-200进近对完好性监视的要求,而三星座则可大大提高ARAIM的可用性,为民航用户提供满足精密进近的所需导航服务性能。     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

基于隐马尔可夫的航空发动机视情维修研究

针对传统航空发动机维修方式存在的＂维修过剩＂或＂维修不足＂的弊端,研究了航空发动机的视情维修决策模型。采用隐马尔可夫过程对航空发动机劣化过程建模,解决了传统马尔可夫过程中故障率均假定服从指数分布的局限,同时考虑了检测过程中的不完全信息情况,更贴近实际工程,相关结果可为视情维修提供辅助决策支持。通过具体示例,验证了方法的有效性和合理性。     

基于多维递阶熵的元胜任力模型实证

为了提升人力资源效用,减少用人风险,测评个体胜任力,针对七维度的元胜任力模型,提出了多维递阶熵决策模型.首先分析元胜任力性质呈现动态渐变的特征,进行信度和效度检验,然后通过层次分解和维数递进的方式,运用熵模型集结元胜任力的多个维度:概念能力、创造力、学习能力、反省能力、情绪能力、沟通能力、解决问题能力,获得综合测评值.最后,人力资源案例的实证研究表明,基于递阶熵计算元胜任力值,验证了元胜任力模型在实际工作中具有有效性和可行性,为提升人力资源效用提供了科学依据.     

单机吊放声呐应召反潜探测概率的计算与优化

研究了在该模型下应召反潜辅助决策系统规划的多个定测点的探测概率的计算方法,并对计算方法进行了优化。经工程实际应用,具有速度快,结构简单等特点,具有实用价值。     

地面等待策略中的时隙分配模型与算法研究

 机场拥塞是制约民航运输的瓶颈所在,地面等待策略(GHP)是解决机场拥塞的有效方法,其核心就是时隙分配问题。为适应我国空中交通持续发展需要,实现科学时隙分配的要求,对GHP已有的研究进行分析和归纳,重点论述了时隙分配的概念、属性、模型和算法,在此基础上总结了时隙分配的关键问题,即随机容量的影响、均衡模型的建立以及模型求解算法的研究。最后指出了时隙分配问题未来的研究方向。     

基于单边带OOFDM的TDM/WDM-PON

文章首次提出了基于单边带光正交频分复用（OOFDM）的TDM/WDM-PON方案并建立了一个通道的系统模型。下行采用80Gbit/s的单边带OFDM信号,节约WDM通道带宽资源,减小色散的影响,OLT调整各ONU的子载波个数即可实现动态带宽分配。上行采用20Gbit/s的NRZ信号。利用半导体光放大器（SOA）的增益饱和特性实现了ONU的无色管理。对系统模型进行了仿真,并对结果进行了分析。     

空间非合作目标的多视角点云配准算法研究

为了提高相邻视角间稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,实现多视角点云精确配准,提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统四点算法（4 PointsCongruentSetsAlgorithm,4PCS）中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系,通过基于姿态校正的方法有效解决了对称视角点云引起的误配准问题。仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准。     

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

面向深空时变信道的数据传输策略

将呈现随机“好”、“坏”状态跳变的深空Ka频段链路噪声温度建模为两状态Gilbert-Elliot信道,考虑深空下行发送端只能获得延迟的信道状态信息（CSI）的限制,结合部分观测马尔科夫决策理论设计了基于延迟CSI预测信道状态的自适应最大化吞吐量传输策略。理论推导了在深空通信环境下最优传输策略的关键阈值,并给出了简化的闭合解计算式。通过地球-火星通信参数仿真,校验了该方案能有效提高吞吐量,提高文件传输效率。