基于IRI背景场的单站电离层TEC地图重构技术

为了有效解决电离层TEC观测数据稀疏时重构问题, 引入IRI-2007作为背景场, 利用反距离加权法和克里格方法重构了电离层TEC地图, 使用交叉检验方法检验了引入背景场前后的重构精度. 结果表明, 引入背景场后, 一方面有效地控制了边缘地区的发散现象, 另一方面重构网格点上绝对误差在 -0.25~0.25 TECU之间的比例分别提高了约70 %和100 %, 误差统计基本呈正态分布. 可以通过引入更加精确的背景场或使用逐步订正方法进一步提高重构精度.      

Helicopter maritime search area planning based on a minimum bounding rectangle and K-means clustering

Helicopters are widely used in maritime Search and Rescue (SAR) missions. To ensure the success of SAR missions, search areas need to be carefully planned. With the development of computer technology and weather forecast technology, the survivors’ drift trajectories can be predicted more precisely, which strongly supports the planning of search areas for the rescue helicopter. However, the methods used to determine the search area based on the predicted drift trajectories are mainly derived from the continuous expansion of the area with the highest Probability of Containment (POC), which may lead to local optimal solutions and a decrease in the Probability of Success (POS), especially when there are several subareas with a high POC. To address this problem, this paper proposes a method based on a Minimum Bounding Rectangle and K-means clustering (MBRK). A silhouette coefficient is adopted to analyze the distribution of the survivors’ probable locations, which are divided into multiple clusters with K-means clustering. Then, probability maps are generated based on the minimum bounding rectangle of each cluster. By adding or subtracting one row or column of cells or shifting the planned search area, 12 search methods are used to generate the optimal search area starting from the cell with the highest POC in each probability map. Taking a real case as an example, the simulation experiment results show that the POS values obtained by the MBRK method are higher than those obtained by other methods, which proves that the MBRK method can effectively support the planning of search areas and that K-means clustering improves the POS of search plans.     

基于数字地图预处理的低空突防飞行路线规划

地形跟随/地形规避/威胁回避TF/TA²(Terrain Following, Terrain Avoidance, Threat Avoidance)路线规划是低空突防研究的关键技术.地形信息存贮在数字地图中.为保证所设计路线对飞行器来说是可实现的,研究了数字地图的预处理,把地形、威胁及飞行器性能等信息融合构造了虚拟的地形表面.预处理包括数据文件压缩、威胁信息转化为地形信息、数据插值、及地形的平滑处理.通过设计综合TF/TA²的指标函数、根据A^*算法对其转化,并采用优化方法,可实现三维TF/TA²路线规划.仿真结果证明了算法的有效性.     

压-压疲劳载荷下CFRP层合板表面红外辐射特征

为探究含冲击损伤CFRP层合板在循环交变载荷下的损伤演化规律,基于热力耦合效应研究了含损伤CFRP层合板疲劳过程中的表面红外辐射特征。以压-压疲劳试验模拟交变载荷,采用红外热成像方法分析了疲劳过程中含损伤CFRP层合板的热图序列和温度数据,结果表明：随着疲劳次数的增加,损伤沿垂直疲劳载荷方向演化,热斑颜色逐渐加深,初始冲击损伤形状逐渐演化为椭圆状,最后热斑横向端部出现"尖点";试件最大表面温差演化整体呈"快速上升-缓慢上升-快速上升"规律,最后出现跳升,其中热斑尖点、最大表面温差跳升可被视为结构疲劳破坏的前兆;含损伤CFRP层合板疲劳破坏时,其最大表面温差主要与纤维和基体种类有关,而试件铺层方式相较于纤维基体类别对最大表面温差无明显影响。研究揭示了冲击后CFRP层合板在疲劳载荷作用下的损伤演化规律,为飞行器复合材料结构的剩余疲劳寿命评估与损伤容限设计奠定了基础。     

基于决策不确定性的多目标跟踪传感器管理

针对高杂波、电子干扰环境,在量测驱动的多目标滤波框架下提出了一种基于决策不确定性的传感器管理方法。首先,根据部分可观测马尔科夫决策过程的理论,给出了基于Rényi信息增量的传感器管理一般方法。其次,综合考虑决策过程的信息完整性、信息质量、信息的内涵等因素,在量测驱动的自适应滤波框架下,基于目标运动态势评估多目标决策不确定性水平,并选取最大决策不确定性目标。最后,以最大决策不确定性目标的信息增量最大化为准则进行传感器分配方案的求解。仿真实验表明所提方法能够有效抑制电子干扰、杂波对多目标跟踪及传感器分配的影响,与基于威胁的传感器管理方法相比,所提方法的平均最优子模式分配（OSPA）距离及平均计算时长均显著降低,且在高杂波、电子干扰情形下具有较高的可靠性。     

基于图像卷积的地图匹配算法

地图匹配定位是一种主流的车载导航定位方法,其以车辆轨迹数据和路网地图为基础,将车辆位置估计输出到路网地图上。该过程可对车辆定位结果进行修正,是车辆导航、交通诱导、交通预测等应用的基础。针对现有地图匹配算法存在的一些问题,如算法流程依赖路口匹配精度,在较大初始误差场景下寻路正确率较低,以及寻路结果错误易影响后续匹配精度等,提出了一种基于图像卷积的地图匹配方法。利用图像卷积方式对比了车辆轨迹与道路的几何特征,以实现匹配定位,从而确保了初始误差较大场景下的匹配精度,并且避免了由寻路错误所引发的相关问题。     

数字地图辅助的双星无源定位精度分析

针对采用WGS-84椭球模型的双星时差频差定位算法,对零高程假设下由于真实高程误差引起的系统误差进行了分析,得出当辐射源位于海拔lkm以上的高度时,需要引入数字地图的结论。然后引入数字地图辅助的算法,给出了仿真结果。结果表明,该方法可以大大减小由辐射源海拔高度引起的定位误差。最后分析了数字地图的高程精度对定位精度的影响。     

基于代价函数的组合导航系统地图匹配算法

研究了地图匹配技术在GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统中的应用,建立了GPS/DR/地图匹配组合导航系统模型,给出了一种基于代价函数和概率统计准则的地图匹配算法,通过合理地定义代价函数有效消除了存在于匹配路段挑选过程中的模糊性问题.对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以为组合导航系统的定位精度带来明显的改善.     

一种基于LIDAR的精确月球软着陆目标点选定方法

研究了月球探测器不设悬停阶段的精确软着陆运动中实时目标着陆点的自主选定方法．其过程包括着陆器运动补偿、数字高程图（DEM）的生成、障碍识别和最优安全着陆点搜索4个步骤．采用LIDAR敏感器,由经过运动补偿得到的斜距数据生成DEM,给出一种月面地形坡度和粗糙度的定义,根据安全着陆区的判据进行障碍识别,最后设计中心螺旋式搜索方法对探测器最优安全着陆点进行搜索选定．通过仿真验证了本文方法的有效性和优越性．