密闭舱内氧传感器自动标定方法研究

鉴于氧浓度传感器、氧化锆传感器本身的特性,处于寿命末期的传感器在测量时,会出现精度误差及漂移特性。为减小传感器漂移影响,基于多传感器数据融合技术,选择稳定性及一致性较好的传感器测量值作为自动标定基准值,并在这一基础上,改单点k值标定方法为多点k值标定方法。验证结果显示:当电压值漂移量达到0.1 V时,常规标定方法氧分压漂移量将超过2 kPa,漂移量不超过0.5 kPa。因此,该标定方法增加了氧传感器漂移的适应范围,降低了测量误差,减少了标定的频次。     

一站多目标无人机数据链信息融合技术

针对一站多目标无人机数据链系统易受干扰的问题,提出一种基于主备链系统抗干扰能力提升的遥控数据信息融合方法,在分析无人机遥控信息业务特点的基础上,对多条链路收到的用户数据进行拆分、融合等处理,设计了多目标无人机数据链的机载遥控信息融合策略。对采用该方法的数据链系统拉距测试验证,结果表明：该方法可在无人机高动态环境下的主备链路状态不稳定时,大幅度减小系统整体丢帧率,提升数据链系统信息传输可靠性。     

一种针对液体火箭发动机可靠性的双线评估方法

针对液体火箭发动机可靠性评估过程中试验数据利用不充分、主观性强、与设计改进关联不足等现状,给出了一种可靠性双线评估方法,在有限试车条件下提升可靠性评估结果的准确性,并从风险控制角度识别出发动机的薄弱环节.该方法采用两条主线开展可靠性评估,第一条线以发动机部组件试验数据为输入,以发动机工作时序为线索,识别发动机故障模式,...     

CGF系统中多级智能决策实现方法

对于计算机生成兵力系统中上级指挥员决策模型的建模采用了一种基于似然比的方法;而对于下级指挥员的决策模型的建模采用了一种基于模糊逻辑的方法.基于似然比的方法能够有效完成信息融合,从而给出合理的决策结论.基于模糊逻辑的方法所得到的决策输出充分考虑到了指挥员个人的性格、经验以及战场的具体环境,并且这些决策输出将作为上级指挥员决策模型的信息来源.这些方法在计算机生成兵力系统舰艇兵力设计中的应用表明它们能够有效的完成多级智能决策模型的建模.      

基于区分矩阵的多粒度属性约简

多粒度是粒计算领域的重要研究方向之一,它在两个或多个不同的粒度下进行问题求解,已经成为解决复杂问题的一种新的范式。属性约简作为粗糙集理论的核心内容之一,已被成功地应用于粒计算、数据挖掘等领域。将多粒度思想应用于属性约简将是一个有意义的研究方向。为此,本文运用粒计算理论中的粒化思想进行属性粒化,构造多个属性粒;然后基于属性粒上的区分矩阵计算属性粒的重要度和属性粒中属性重要度;最后利用这两种重要度设计了一种多粒度属性约简算法。通过在不同的粒中挑选属性,该算法得到的约简结果更具有代表性和差异性。本文利用6个数据集对提出的多粒度属性约简算法的性能进行测试,实验结果表明了提出算法的有效性。     

MEMS陀螺阵列的RCC-OBE估计融合方法

为提高微机电系统（MEMS）陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心（RCC）的最优定界椭球（OBE）算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。      

基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.      

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题,在考虑随机量测噪声影响的基础上,提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法,然后针对多条配准航迹,给出了该算法的扩展形式,即ERTKF误差配准算法,并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计,尤其是当系统偏差发生变化时,配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。     

陆地战车的FSINS/DR/北斗双星信息融合技术

针对陆地战车的自主性定位需求,提出了一种新型光纤捷联惯导系统（FSINS）／DR／北斗双星组合导航系统方案,研究了多种子导航系统的测量信息融合技术。提出并介绍了Fiber—SINS／DR／北斗双星组合方案的设计思想与结构组成,讨论了信息融合的具体方法,并且针对融合后的测量信息设计了一种实用卡尔曼滤波器,最后进行了跑车实验。结果表明,组合方案设计合理,能够有效地提高惯导系统的定位精度,同时满足陆地战车的自主性定位要求。