基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

基于数值模拟的翼身融合布局飞机上悬式发动机布置技术

发动机进排气对飞机气动特性具有重要影响。为了评估翼身融合布局（BWB）飞机上悬式发动机不同布置方式对全机气动特性的影响,首先开展了发动机短舱进排气与全机流场耦合的数值模拟技术研究,验证了计算方法的正确性。在此基础上,针对发动机安装于翼身升力面之上的BWB运输类飞机,开展飞机巡航飞行条件下,发动机不同支撑高度下沿流向及展向不同安装位置的进排气与全机流场耦合数值模拟,评估发动机不同布置方式对全机气动特性的影响,形成发动机不同布置方式影响的规律性结论。     

边缘计算在电机远程运维系统中的应用探讨

介绍了边缘计算的基本概念及与云计算的对比。针对电机远程运维需求,介绍了电机远程运维系统的架构及主要功能。在描述边缘侧设备与远程运维平台的数据交互过程的基础上,详细阐述了边缘计算在电机远程运维系统中的应用。     

神经网络和专家系统复合材料优化设计研究

论述了复合材料设计及优化的基本方法,介绍了神经网络和专家系统人工智能方法,并对复合材料设卉及优化中的两种智能方法进行了详细论述,总结了两种方法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测和应用.举例说明了神经网络和专家系统方法在复合材料优化设计中具有重要的研究价值.最后对该领域的发展提出了建议.     

基于Bayes-模糊逻辑算子的小子样可靠性信息融合方法

为了解决航空航天复杂系统可靠性评定中样本量小而导致评估结果可信度不高的问题,引入模糊逻辑算子这一非线性模型对多源可靠性验前信息进行融合,并给出了其参数估计的第二类极大似然(ML-Ⅱ)估计方法,通过仿真示例说明了融合方法的有效性.      

考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。     

多传感器数据融合的平均航迹算法

提出了一种适用于分布式多传感器的平均融合算法,对其算法机理进行了详细描述。对融合算法、未融合算法和算术平均算法三者的跟踪航迹和方差进行了仿真比较。仿真结果表明,融合算法优于算术平均算法和未融合算法。它提高了跟踪精度,改善了航迹质量。尤其在多传感器跟踪系统工作异常的情况下具有独特的优良位能。     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.