基于光照模糊相似融合不变矩的航天器目标识别

针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合（CIBA）不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换（平移、缩放和旋转）不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。     

多退化变量下基于Copula函数的陀螺仪剩余寿命预测方法

针对惯性导航系统中陀螺仪多退化变量条件下的剩余寿命（RUL）预测问题,提出了一种基于Copula函数的多退化变量剩余寿命预测方法。首先,针对退化变量间不同的退化轨迹,采用不同的方法进行退化建模,并对于陀螺漂移系数样本标准差数据波动性随时间递增的特性,提出了一种方差时变的正态随机过程退化建模方法,得到了陀螺仪剩余寿命的边缘分布函数。然后,通过Copula函数来描述退化变量之间的相关性,将得到的剩余寿命的边缘分布进行融合,得到了陀螺仪剩余寿命的联合分布函数。最后,通过陀螺仪实例分析验证了方法的适用性和可行性。     

VTS雷达站选址问题优化模型

船舶交通管理系统（VTS,Vessel Traffic Services）雷达站选址方案对整个系统的功能正常发挥有重要影响.首先运用多层次模糊综合评价方法对雷达站候选点进行初选;然后建立了雷达站选址双目标优化模型,第1目标为总成本最小,包括雷达站的建设成本和雷达站与VTS中心的线路铺设成本,第2目标为被多重覆盖的水域单元权重之和最大;最后针对模型设计了遗传算法.算例分析显示,模糊综合评价可能去掉一些候选点,使得目标函数值变差,但是增加了方案的实际可行性.将程序运行10次,计算结果具有稳定性,本算法是收敛和稳定的,模型是可行的.     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

前进中的欧洲军事航天

欧洲一体化军事航天计划正在构建之中.为此,欧洲军事航天的年支出必须在目前每年10亿欧元的基础上逐年增加,到2012年达到20亿欧元.早在2001年7月欧洲就已经提出了一项共建计划,它涉及到军事航天的各领域,包括成像侦察、军用通信、导航定位、电子侦察、导弹预警和空间目标监视,并由各国分担项目费用,年投入约7.2亿欧元.法国作为欧洲军事航天的主导者,按协议要为该项目投入30%的经费,即每年2.15亿欧元,而当年法国的军事航天预算约为3.2亿欧元.     

求解结构可靠度的直接积分方法

针对一类极限状态函数为随机变量的和差积商的有理函数形式,提出了求解结构可靠度的直接积分方法。给出了一些基本函数的概率密度函数。通过定义中间变量将这类特殊的极限状态函数转化为基本函数的函数,进而求出中间变量的概率密度函数,最终求出极限状态函数的概率密度函数.用积分的方法求出结构可靠度。该方法不用考虑随机变量服从何种概率分布,且计算结果为精确解。     

基于伪相关函数的BOC无模糊跟踪性能分析

BOC(Binary-Offset-Carrier)调制广泛应用于全球导航卫星系统中,但由于BOC自相关函数的多峰导致传统码跟踪环路存在模糊性。伪相关函数(Pseudo Correlation Function, PCF)方法在本地采用两个特殊的参考信号和非线性处理以获得无模糊的相关函数。根据一种PCF方法本地参考波形设计的充分条件,推导了其无模糊函数的数学形式,并着重分析了其跟踪和抗多径性能与本地参考波形的关系。仿真结果表明：该PCF方法解决了跟踪模糊问题,且随着参考信号的宽度因子增加,其跟踪精度逐步改善;该PCF方法对于中长延迟多径干扰抑制能力较好,宽度因子为0.5或1时,其多径误差最小。     

一种新的辐射源优化识别方法

针对证据理论无法获得传感器报告、无法处理具有冲突的传感器报告、计算复杂度高、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了一种新的辐射源优化识别方法。该方法首先利用灰色关联算法来获得传感器的报告,并且提出利用信息熵解决灰色关联分析中特征权重的选择问题。然后根据传感器证据报告的特点,引入传感器可信度因子,通过构造和分解代价函数将辐射源识别问题转化为求解一个凸二次优化问题。最后,给出了一种利用对数罚函数方法求解该问题的改进方法和步骤。理论分析和仿真结果表明,与证据理论相比,新方法具有更低的计算复杂度、更好的识别能力、更广的适用性和更强的鲁棒性。
     

运动基航天飞行训练模拟器信号缩比算法研究

当前运动基飞行模拟器对控制信号的缩比以三阶多项式缩比法为主,但其参数确定困难且当缩比幅度较大时易使信号出现较大畸变。而航天飞行模拟中常常会经历线加速度或角速度信号在较大幅值范围内的增大或减小,典型的如返回再入时的过载变化。针对此种情况,一种新的缩比算法——Hermite缩比函数法被提出。首先完善了Hermit缩比法关于最优参数理论的推导和证明;其次,引入变量“缩比度”,在实例仿真中比较了其对两种缩比方法的影响。结果表明,Hermite缩比函数法参数确定方便,其信号单调性的保持不依赖于缩比度的取值,更适合应用于缩比度变化较大的航天飞行模拟中。