稳态等离子体推进器羽流场数值模拟

采用二维轴对称模型,使用粒子网格法(PIC)和直接模拟蒙特卡洛法(DSMC)相结合的方法,对稳态等离子体推进器(SPT)羽流场进行了数值模拟.采用DSMC方法中的随机取样频率法(RSF)求解粒子碰撞过程,并对比了不同的分配电荷方式、电子运动模型及SPT出口条件时的羽流场.将不同条件计算得到的羽流场中距SPT出口0.1?m,0.5?m及1.0?m处的离子电流密度和电荷密度与实验结果进行了对比,得出在采用面积权重法分配电荷、等熵模型描述电子运动和用实验值设定发动机出口参数时对SPT羽流场数值模拟的电流密度和轴向附近的电荷密度结果与实验结果符合程度较好的结论.     

按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.     

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

高速摄像三维图像分析技术与应用

高速摄像是光学测量的重要手段。分析了高速摄像三维图像分析技术的处理过程,重点讨论了像机标定、自动目标检测与跟踪技术、多目标匹配技术和三维姿态测量技术等关键环节所面临的问题及解决方法,并以无人机回收测量系统为例说明了高速摄像三维图像分析技术在无人机位姿参数测量中的应用,对构建高速摄像测量系统提供了参考。     

慢旋非合作目标接近轨迹规划

非合作目标自主在轨服务是在轨服务领域的研究方向,具备避碰能力的接近轨迹规划将在未来的在轨服务任务中扮演重要的角色.给出了一种基于滚动时域的慢旋非合作目标接近轨迹规划方法,利用逻辑变量和连续变量的混合形式来描述避碰约束,从而将轨迹规划问题转化为混合整数规划问题.仿真结果表明,基于滚动时域设计的慢旋非合作目标接近轨迹规划能够使得在轨服务航天器安全地接近终端状态.     

资源约束条件下舰艇编队多智能体协作规划

从分析舰艇编队对海作战的流程出发,在决策过程中引入多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论,建立了编队协同反舰作战Agent模型.针对舰艇编队Agent协作规划过程中受资源约束产生资源占用冲突的问题,建立一种主从式结构多Agent协作规划模型,并提出一种集中与分布规划相结合的MAS协作规划方法.仿真实例表明:该方法可有效实现作战编队各Agent之间的协作与协调,保证舰艇编队在满足资源约束条件下实现预期战术目标.      

输入受限的编队卫星分布式姿态协同控制

研究了跟踪时变参考姿态情况下的编队飞行卫星协同控制问题,提出了一种非线性饱和的分布式协同控制器。在控制器中引入了一个双曲正切函数向量,保证了连续控制输入的有界性。采用Barbalat引理对姿态跟踪情况下闭环协同控制系统的稳定性进行了分析,得出了系统渐近稳定的结论。通过对各种条件下的仿真,验证了算法的有效性,并确立了编队卫星信息流图的拓扑结构和控制器增益等因素与暂态过程中相对姿态保持性能的关系。     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.     

卫星编队对空间非合作目标测距相对导航精度分析

针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波（UKF）对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。