一种基于Hopfield神经网络的TF／TA航迹规划算法

提出一种基于Hopfield神经网络的无人机地形跟随(TF)/地形回避(TA)迹规划方法.该方法将地研信息反映到算法参数连接权中,利用扩展的Hopfield模型结合无人机约束实现航迹安全、合理的规划.仿真实验证明该方法能获得满意的TF/TA航迹.     

联盟航空公司合作程度选择分析

讨论了联盟航空公司的合作程度及其存在的风险和收益，并对合作的目标和合作紧密程度问的关系进行了分析。结果表明，无论联盟航空公司选择何种合作程度，都能给航空公司带来一定的收益。合作越紧密，能够满足的目标越多，潜在的风险和投资也越大，因此联盟航空公司在选择时需要根据不同的目标进行权衡取舍。     

一种实用的地形回避/地形跟踪算法

给出了一套地形回避/地形跟踪算法,即动态规划法与线性规划算法,根据即时的飞行任务、地形数据、威胁区信息与天气情况等,可以实时在线地规划出有人驾驶或无人自主控制的飞行器的三维最优飞行轨迹。该算法与软件包在F-16战机的地形回避/地形跟踪系统的升级改造中得到了成功应用。     

The Marginal Rao-Blackwellized Particle Filter for Mixed Linear/Nonlinear State Space Models

In this paper, the marginal Rao-Blackwellized particle filter （MRBPF）, which fuses the Rao-Blackwellized particle filter （RBPF） algorithm and the marginal particle filter （MPF） algorithm, is presented. The state space is divided into linear and non-linear parts, which can be estimated separately by the MPF and the optional Kalman filter. Through simulation in the terrain aided navigation （TAN） domain, it is demonstrated that, compared with the RBPF, the root mean square errors （RMSE） and the error variance of the nonlinear state estimations by the proposed MRBPF are respectively reduced by 29% and 96%, while the unique particle count is increased by 80%. It is also found that the MRBPF has better convergence properties, and analysis has shown that the existing RBPF is nothing more than a special case of the MRBPF.     

地形跟随适应角控制方法

(1)综述了国内外地形跟随技术的发展与应用概况;(2)详细介绍了地形跟随适应角控制方法的原理、技术改进及其控制指令算法;(3)将适应角法与另一经典控制方法——样板法进行了比较。通过一条零指令线,说明了两者本质上的一致性;(4)从航迹优化的角度,给出三次样条肮迹的基本模型,讨论了适应角法的参数优化设计问题,给出了一种可行的设计方法;(5)以适应角法为基础构成地形跟随控制系统,分析了系统的基本要求和系统基本组成,研究了其飞行控制系统的设计原则与方法;(6)以某型飞机作为研究对象,进行了地形跟随系统的数字仿真,给出了框图及仿真结果。最后通过分析比较,说明适应角法地形跟随系统的控制方案是可行的。     

基于深度学习算法的极化合成孔径雷达通用分类器设计

地物分类是PolSAR(极化合成孔径雷达)的重要应用方向。传统算法需要基于特定数据人工选取特征和设计分类器,而深度学习算法能够自行从海量数据中提取层次化特征。在深度学习算法总结的基础上,结合深度学习和PolSAR大数据,提出了一种高效率、高精度的通用分类器设计方法。使用人工标记的数据训练CNN(深度卷积网络),自动化地进行特征学习和提取,并实现高精度的地物自动分类。在具有不同分辨率的机载和星载PolSAR数据上对通用分类器进行测试,都能快速、准确地分类。研究成果可快速将PolSAR数据转译为更直观的地物分类结果,对海量数据,特别是GF-3卫星PolSAR图像的利用有一定的辅助价值。     

基于危险评估的自动紧急避撞控制策略

基于车辆危险评估机制,设计了一种集成制动和转向的汽车自动紧急避撞控制策略。首先结合车辆安全性和最优换道轨迹,分析了在紧急工况下车辆制动和转向避撞临界纵向距离,然后建立了基于模糊推理的危险评估模型,该模型输出的危险因子反映车辆发生碰撞的危险程度,并以此建立汽车自动紧急避撞控制策略。最后基于PreScan和MATLAB/Simulink的虚拟平台仿真验证该控制策略的有效性。结果表明自车在跟车行驶时,对比基于碰撞时间倒数(TTC~(-1))单一全制动无法有效避开障碍物的危险工况,该避撞策略能够通过制动和自主换道来避免车辆发生碰撞,提高了车辆安全性。     

结构系统疲劳可靠性评估方法的研究

在考虑了工程结构承受疲劳载荷的各态历经性的基础上,结合了结构元件寿命随机分布形式和Ｍｉｎｅｒ线性累积损伤理论,首先对元件在疲劳载荷作用下可靠性作了分析,给出了元件在不同疲劳载荷水平下可靠性参数的估算方法,并在此基础上对结构系统的疲劳可靠性进行了研究,找出其在疲劳载荷下的主要失效模式,从而提出了一种新的评估结构疲劳可靠性的方法。该方法通过对结构在服役过程中信息的分析,以风险值来评价并监控结构在不同时间失效的危险性,以便及时加以维修,从而最终保证结构的安全。最后用算例和试验结果进行了对比分析。     

载人月面着陆地形障碍探测与规避方案研究

月面地形障碍是影响载人着陆安全的关键因素之一,可能引起着陆器倾斜、结构损坏甚至倾覆。载人月面着陆除在总体任务规划时要选取平坦安全的着陆区外,还要进行实时在线的地形探测和障碍规避。文章对“阿波罗”计划和“星座”计划中的月面着陆飞行方案和飞行器进行调研,分析了载人月面着陆避障的任务要求和技术特点;结合着陆飞行任务,提出考虑避障的飞行方案,分为高速运动中的粗避障和接近悬停后的精避障两个阶段;考虑月面着陆飞行状态以及光照、月尘等外部环境,设计载人月面着陆时由激光高度计、多普勒激光雷达以及闪光激光雷达组成避障敏感器系统;提出载人避障机动方案,采用接近段中制导目标调整、机动段六自由度控制以及缓速下降段滚动姿态机动等方法,并引入了航天员目测以检查月面地形障碍、选择月面着陆点以及手控进行终端避障机动控制。     

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。