基于TTE的改进加权轮询调度算法

在时间触发以太网(TTE)中,TT消息优先级最高,RC消息只能在TT消息调度的离散时间片内传输,因此,TT消息离线调度表的设计会对RC消息调度产生一定影响。针对这一问题,提出了基于最优时间片的改进加权轮询(MWRR)调度算法。首先,通过TT消息约束条件限制获得TT消息离线调度表,进而得到保证RC消息较大资源利用率的时间片信息;其次,在离散时间片对不同类型RC消息进行调度,并运用网络演算方法对其最坏端到端延迟进行分析;最后,通过实验仿真证实了本文算法不仅具有较低的复杂度和较好的公平性,保证了实际应用中算法的可行性,而且在时延性方面均优于先到先得(FIFO)、优先级(PQ)和加权轮询(WRR)调度算法。     

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。     

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。     

加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.     

基于D-S证据理论的雷达模糊识别研究

针对现代雷达信号的复杂性和模糊性以及信号在时间上的冗余性等特点,将模糊匹配和D-S证据理论相结合.在信号的积累和求取模糊隶属度的基础上,用D-S证据理论对隶属度进行融合,有效地解决了雷达信号识别的不确定性问题,同时充分利用了信号在时间上的冗余信息,提高了雷达信号的识别效果.仿真试验证明了该算法的有效性.     

基于粗糙集与证据理论的防空作战态势评估方法

针对防空作战战场态势评估问题,提出一种基于粗集与证据理论综合评判的评估方法,并建立战场态势评估指标体系.通过对联合防空作战过程这一是实例的分析,表明此方法对当前战场态势可给出有效的综合评价和理解,具有较高的可信性.     

频域不确定性系统加权混合灵敏度函数频域整形

针对输出端乘性不确定性系统如何决定加权混合灵敏度函数的问题,将来源于经典控制理论的频域回路成形法推广到多变量混合灵敏度Ｈ∞控制设计中,提出了带宽可调的加权函数频域整形的公式化构造法,使频域Ｈ∞控制设计中可同时兼顾和折衷时域和频域性能指标,并通过调整带宽可改善控制系统的性能。所述方法在某型双转子涡喷发动机气动热力学非线性模型上对抗干扰性和目标跟踪进行了仿真验证。     

基于航迹质量评估的雷达和ADS-B数据融合方法

雷达和广播式自动相关监视系统（ADS-B）的数据融合是监视“黑飞”无人机和飞鸟等目标的有效手段,然而两种传感器跟踪性能差异较大且易波动,会带来融合精度下降问题。提出一种基于航迹质量评估的雷达和ADS-B 数据融合方法,首先量化评估局部航迹精度、数据更新次数和传感器测量误差对局部航迹质量的影响,其次综合计算局部航迹的质量加权因子,最后基于分布式融合结构完成异步航迹融合处理。结果表明：本文提出的融合处理方法能有效提高融合跟踪精度,在传感器跟踪性能出现波动的情况下,跟踪误差均优于传统航迹融合方法。实际工程应用中的融合效果也验证了本文方法有助于实现对低空合作和非合作式目标的综合监视。     

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

适于可压缩多尺度流动的紧致型激波捕捉格式

针对可压缩多尺度流动数值模拟特点,研究一种五阶高分辨率紧致型激波捕捉格式——紧致重构加权基本无振荡(CRWENO)格式。该格式利用非线性权系数将低阶紧致格式加权组合以达到高阶精度。在光滑区域蜕化成具有高分辨率的五阶线性紧致格式,在间断附近则能保持计算稳定无振荡。对CRWENO格式、目前广泛使用的加权基本无振荡(WENO)格式及两格式对应的线性格式(即五阶线性迎风格式和五阶紧致格式)进行数值性能研究,评估非线性权系数对格式耗散及频谱特性的影响。使用一维、二维、三维典型算例进行数值试验,探讨线性/非线性、紧致/非紧致格式在可压缩多尺度流动模拟中的优势和不足。结果表明,CRWENO格式在强压缩性流场模拟中能够稳定地捕捉激波,其紧致特性则改善了非线性格式普遍存在的耗散过大、分辨率较差的问题,使其能够清晰捕捉多尺度流动结构。因此,该格式在可压缩多尺度流动模拟中具有较大优势。