基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

一种新的红外烟幕遮蔽效果时域特性评估方法

提出了基于分形特征和Aitkin插值技术的烟幕遮蔽效果时域特性评价的方法,计算了目标热像区域的分数维和分形拟合误差,采用了Aitkin插值技术来获得烟幕场遮蔽效果的时域特性。     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法

针对自主光学导航在深空巡航段应用中的问题,提出了一种基于信息融合的自主导航算法。由太阳敏感器测量获得太阳相对探测器的视线矢量,由分光计测量获得探测器相对太阳的径向速度,构建自主导航系统的两种信息观测方程;由基于状态估计误差协方差阵奇异值动态确定信息分配因子,用信息融合技术和扩展卡尔曼滤波算法实时估计探测器的位置与速度。对深度撞击任务的实际飞行数据的数值仿真结果表明:自主导航算法的轨道确定精度满足深空巡航段要求。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

多源图像融合技术的发展与军事应用研究

多源图像融合能根据各波段传感器获得信息的互补性和冗余性,综合多个传感器的信息,获取对同一目标或场景全面而详尽的表述,从而得出更为准确、可靠的结论.首先分析了多源图像融合的主要研究内容,进而探讨了发展现状和存在的问题,在此基础上,总结了图像融合中常用的传感器和应用方向.     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

高性能产品(零件)制造技术特征现状的研究分析

系统分析各类高性能制造以注重零件的几何尺寸精度所带来的问题,即在具备超精密、高精度加工能力后,由"合格的高精度零件"装配出的产品至今依然还是合格率低、参数稳定性差的本质内因.首次从零件制造微观角度提出了产品生产合格率低、参数稳定性差是由零件表面微观特征与产品技术特征非匹配性导致的,提出了全新的产品制造理念,从注重零件的几何尺寸精度向关注零件制造微观工艺特征与产品技术特征的匹配性和符合性转变.形成和建立起我国自主创新的高性能产品制造思想和产品制造工艺技术体系,才能从根本上解决产品生产制造合格率低、参数稳定性差等问题,才能形成有继承性、可持续、稳定的产品制造技术体系,而这一切是工业4.0制造模式无法解决的.