超声速有翼飞行器的无粘分区数值模拟

本文采用ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ两步显式格式，用空间推进法求解Ｅｕｌｅｒ方程来对有翼飞行器的超声速绕流流场进行数值模拟，应用特征边条件处理场面边界及装配激波的计算，在翼缘及表面斜率不连续处，采用局部解析处理，提高了算法的可靠性，复杂外形的计算采用分区处理技术，网格由代数形式生成，在大攻角的计算中，通过对横流速度型的修正改善了背风面压力分布特性，解决了推进中断问题，同时模拟出背风面涡。     

多目标随机决策分析的IRGSD—FDⅡ方法

本文就多目标随机决策问题,通过引进一种新的解的概念——目标满足度β与约束可行度α协调解,简称(α,β)一协调解。提出了一种决策方法——交互式参考目标满足度与可行度方法Ⅱ(IRGSD—FDⅡ),并讨论了这一方法在研究开发(R&D)项目选择问题中的应用。这一方法的基本步骤包括:替代问题的产生;决策者初始约束可行度α、目标满足度β及目标参考水平q的确定;反映决策者偏好的多属性效用函数的估计;替代目标函数的重新定义和求解;与决策者的对话;最佳(α,β)协调解的获得等等。     

随机网络仿真分析法在交通运输中的应用

本文就多个城市间建立交通运输线的课题应用随机网络技术(VERT-3)构建了一个较大的仿真模型。该模型具备强有力的逻辑判断功能和路线选择功能,并具备一定的通用性。课题仿真已通过计算机运算。结论表明,VERT-3技术具有处理较大型课题的能力。     

面向对象的方法在决策支持系统建立过程中的应用

为了用决策支持系统解决各种具体问题，面向对象方法被引进到决策支持系统的模型库的设计中，首先从多个模型中抽象出具有共性的模型（称为模型类），将这些模型类作为基本的模型放入ＤＳＳ的模型库中，ＤＳＳ在解决具体问题时，根据问题的各种特征，采用面向对象方法的继承机制从基模型类中派生出适合解决该问题的模型，从而使模型更适合具体问题。     

决策表—一种DSS系统自动生成方法的设计

在决策支持系统(DS5)中,许多规则库文件可以通过决策表来自动生成。本文论述的是:决策表概念;用dBAsEⅢ系统建立决策表,自动生成规则库;汉字型决策表方法的设计;决策表相容性检测的算法及实现。     

对流天气空域阻塞概率与阻塞指数模型

管制员高估对流天气的影响,发布不必要的流控指令,会使得航班过度延误;管制员低估对流天气的影响,会造成工作负荷的激增,也会使得航班飞行安全风险增大。为了准确评估空域受天气影响程度,减少管制员高估和低估天气影响次数,建立了特定方向对流天气空域阻塞概率模型和航路交通阻塞指数模型。测试结果表明,特定方向对流天气空域阻塞概率模型,用于衡量对流天气下交通流在各个方向被阻塞概率,为管制员决策是否允许航空器沿特定方向在扇区绕飞提供参考有实际意义;对流天气航路交通阻塞指数模型,用于衡量对流天气下沿航路交通流被阻塞的概率,为管制员决策是否允许航空器沿航路穿越对流天气提供参考是可行的。访谈数据表明,90%的参访者同意在这两个参数可得时,他们获取对流天气影响交通态势感知所需要的时间确实有所减少。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪简

 系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

基于VS-IMM算法的A-SMGCS场面运动目标跟踪

为实现先进场面运动引导控制系统中场面监视雷达对运动目标的跟踪,研究了将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model,VS-IMM)算法应用到该系统中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀速运动、匀加速运动和匀速转弯运动模型;然后,针对固定结构交互式多模型(Fixed structureinteractive multiple model,FS-IMM)算法在目标跟踪方面的不足,结合机场地图,将VS-IMM算法应用到机场场面运动目标跟踪中;最后,基于扩展卡尔曼滤波将VS-IMM算法与FS-IMM算法进行仿真比较。结果表明:VS-IMM算法的跟踪精度及模型选择均优于FS-IMM算法,VS-IMM算法在场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

多探头星敏感器分布式视场融合方法

为了解决单探头星敏感器三轴姿态精度不一致问题,提高数据更新率和实时性,提出了多探头分布式视场融合方法。该方法通过控制各探头等时间间隔曝光,将相邻时刻曝光的2个探头的观测星矢量信息进行时间配准、空间配准,之后进行视场融合并采用QUEST算法解算姿态。仿真试验表明,该方法可将光轴方向精度提高8~9倍,同时可将数据更新率提高3倍以上,从而提高了系统的实时性。     

改进的基于隐马尔可夫模型的自适应IMM算法

针对机动目标跟踪中交互式多模型算法(IMM)的马尔可夫转移概率矩阵固定不变造成跟踪精度降低的问题,在已有的基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应IMM算法的基础上,对隐马尔可夫链的长度和Baum-Welch算法迭代次数的2个参数对该算法跟踪性能的影响,进行了深入研究分析,进一步明确了这2个参数选择的依据;并针对该算法在目标机动转换时峰值误差增大的问题,给出了2种修正方法,从而提出了改进的基于HMM的自适应IMM算法。最后,通过仿真分析了算法的参数和修正方法对跟踪性能的影响,并与传统IMM算法进行对比,证明了文章提出算法的有效性。