改进概率关联算法在组合导航系统中的应用研究

针对组合导航系统中子系统提供的量测信息相互之间关联性不足的问题,在组合导航系统中引入改进概率关联算法,通过改进的概率关联算法将这些导航信息按一定关系联系起来并进行融合计算。首先通过推导短时间概率关联算法求解惯性导航系统(INS)得到信息的可信概率,并引入掩模算子对全球定位系统(GPS)信息进行精度判断;然后,推导出长时间概率关联算法对组合导航系统信息进行融合;最后,建立修正算法并利用长时间概率关联算法得到的信息对惯性导航系统进行误差修正。仿真结果表明,这一改进的概率关联算法可以有效判断GPS信息精度并提高组合导航系统的导航精度。     

多传感器交叉提示多目标探测动态联盟技术研究

针对多传感器交叉提示多目标连续、高概率探测问题,引入动态联盟思想,提出了多传感器交叉提示多目标探测的动态联盟机制,为解决被提示传感器的选择问题建立了动态联盟的数学模型,提出了对每个目标形成一个动态联盟进行探测求解多个传感器动态联盟的带变异算子的离散粒子群算法。仿真和实验结果表明该算法能够得到更满意的解,优化了系统综合探测概率、总消耗以及所有目标联盟成员总数三种性能,与实际情形要求一致,从而表明了模型的合理性和算法的有效性。
     

漂浮基姿态受控空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机械臂姿态及关节协调运动的自适应神经网络控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术和GL矩阵及乘积算子定义,对空间机械臂系统进行了神经网络系统建模;之后针对空间机械臂所有惯性参数未知的情况,设计了空间机械臂载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练和学习,因此更适于实时应用.通过对一个平面两杆自由漂浮空间机械臂系统的数值仿真,证实了方法的有效性.      

超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用

MOEA/D-DE 算法易于实现，被广泛应用于处理多目标优化问题，但其超参数CR 和F 对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE 算法框架、利用Sobol 全局灵敏性分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数CR进行改进，使用莱维飞行策略控制比例因子F，使算法中的超参数拥有自适应能力，得到超参数自适应的MOEA/D-DE 算法——MOEA/D-DEAH 算法；对MOEA/D-DEAH 算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAII 算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明：MOEA/D-DEAH 算法性能良好，具有较强的鲁棒性，气动隐身优化效果也比其他算法更好。