多传感器协同探测证据理论分类融合方法

随着智能化、网络化集群作战等理念和技术的兴起,精确制导武器越来越向智能化、协同化方向发展。多传感器协同探测能够针对不同的探测任务背景和作战需求,提升目标探测性能,还可以跨域整合多种探测平台。但是由于信息的不确定性等特点,使得多传感器数据直接融合可能造成决策困难。因此,在证据理论体系下对信息融合的有效性进行合理分析与度量是很有必要的。提出了一种基于Deng熵的证据理论分类融合算法,以熵减为主要思想,将证据进行分类融合。在决策过程中,将含有证据数最多的类别融合结果作为总体融合结果,避免高冲突证据的影响,提升融合结果的信息有效性。采用算例说明了所提方法不仅能够得到合理正确的结果,并且融合可靠性较高,便于决策与后续的信息处理。     

基于深度学习的欧几里得嵌入的推荐算法

推荐系统为用户推荐用户可能感兴趣的物品,可以有效地减轻信息过载。基于欧几里得嵌入的协同过滤方法将用户和物品映射到统一的隐藏空间中,是构建推荐系统的重要方法之一。然而,传统的基于欧几里得嵌入的推荐方法仅考虑用户和物品隐藏特征向量之间低阶交互,不能有效建模现实世界中用户和物品的复杂交互行为。本文提出基于深度学习的欧几里得嵌入的协同过滤算法,利用深度学习技术学习用户和物品隐藏特征向量之间的高阶、非线性交互函数,建模用户和物品之间复杂交互行为。在真实数据集上的实验结果表明,基于深度学习的欧几里得嵌入的协同过滤算法性能优于传统协同过滤算法。     

基于反步推演法的多机编队队形重构控制

针对多无人机（UAV）集结期望的队形和达到稳态速度缓慢影响作战效率,基于反步推演法设计了一种协同导引控制律,用于解决多无人机快速队形重构和快速达到稳定状态。本文以一架虚拟长机为中心,3架僚机在3个顶点组成的三角形编队作为被控对象,且长机的速度方向作为编队的前行方向,僚机跟随长机编队飞行。采用长机导引机制,建立每架僚机的误差动力学模型;基于图论建立任意两架无人机之间的通讯模式,通过反步推演法得到多无人机编队队形保持的导引控制律。通过构建合理的Lyapunov函数,证明所提出的控制方法在编队集结和队形保持的有效性,同时将所提出的方法与模型预测控制（MPC）方法和拉普拉斯方法进行对比,更进一步验证所提方法有效性。仿真结果表明：每架无人机不仅能够按照期望的队形飞行,而且以动态响应快和稳态误差小收敛于虚拟长机的运动轨迹。     

基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题,提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先,通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值,利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合,将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次,基于构建的完备粗糙集决策信息系统,通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后,将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估,减少了主观因素和先验知识的影响,扩展了粗糙集理论应用范围。      

基于半马尔可夫模型的民用航空发动机热端组件系统检查间隔优化

根据采集的民用航空发动机热端组件系统检修信息和专家对系统退化状态的判别,在系统状态退化过程为离散半马尔可夫链过程的假设前提下,分别建立了基于专家估计数据、基于检查数据以及基于融合数据的各宏观退化状态驻留时间估计模型,并应用最大似然函数法和MCMC（Markov chain Monte Carlo）法对模型参数进行估计,得到基于不同数据源的各宏观退化状态下驻留时间估计值和状态转移系数,并以一定使用周期内的检修费用最优为目标建立状态转移概率模型,仿真得到3个典型宏观退化状态下的最优检查间隔分别为1750、350、70循环。该仿真结果与目前的民航运行生产工程实际情况非常接近,可以为民航运输企业的检修决策提供客户化的决策支持并提高经济效益。      

带有引诱角色的有限时间协同制导方法

为实现高价值飞行器的有效突防,采用突防飞行器携带一枚防御器的协同突防方案,在突防器作为引诱角色的情况下,基于有限时间控制理论提出了一种带有拦截角约束的协同制导方法。基于飞行器相对运动学方程和一阶动力学特性,建立了带有拦截角约束的协同反拦截模型;用度量矩阵刻画系统有限时间输入输出动态品质,基于微分线性矩阵不等式给出了有限时间状态反馈控制器设计方法。数学仿真表明,该方法能够确保防御器在有限时间内以预置的拦截角有效拦截对方拦截器;在突防器进行引诱配合的情况下,协同突防方案能够大幅节省防御器需用加速度,验证了协同制导方法的有效性;同时,所提制导方法在不同拦截角度和初始发射条件下都能达到较好的控制效果,表现出较强的鲁棒性。     

计划协同管理系统功能设计

本文通过对总公司/子公司两级计划编制、执行、反馈及监控、调整等工作环节深入分析的基础上,提出了计划协同管理的思想,并设计了计划协同管理系统应具备的功能:计划编制、进度控制、计划调整、计划查询、统计报表、消息机制、系统接口七大功能,为提高总公司/子公司两级机构计划管理工作的效率及质量提出了一个技术解决途径.     

GNSS拒止环境下UAV集群协同导航技术发展现状及分析

随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)技术的发展,无人机集群成为近年的重点研究方向。无人机集群协同导航技术能够提升无人机在卫星导航拒止环境下的定位导航能力,成为集群协同技术研究中的一大热点。对现有的导航技术以及集群协同相关技术进行论述,将卫星导航拒止环境下的协同导航技术分为协同组织架构、导航定位方式、机间相对定位、协同定位优化四个方向,并总结了对应方向的发展现状,同时分析了不同场景下的协同导航技术方案,最后阐述了协同导航未来发展的重点方向。     

基于多智能体强化学习的月面极端区域协同探测方法

针对单个月球车难以高效鲁棒地探测月面极端区域的问题,提出了一种基于多智能体强化学习的月球车协同探测方法。首先,将探测区域进行离散化处理,并使用栅格地图表达探测信息及各月球车的位置信息,然后,使用深度神经网络对视觉图像信息、激光雷达信息以及栅格地图信息进行特征提取;之后,在多智能体强化学习的架构下学习月球车的协同探测策略,通过设计考虑探测时间、安全约束及通信约束的奖励函数,使月球车可以快速安全地对月面极端区域进行协同探测;最后,在Gazebo中搭建了月面仿真环境并进行了仿真验证。结果表明：所提出的方法具备较高的探测效率与较好的安全保障。