考虑配平特性的超声速客机低声爆气动布局优化研究

降低声爆水平是下一代超声速运输机研制需要解决的关键问题之一。低声爆优化通常使飞行器布局向着机翼后掠角增大、机翼沿机身方向分布范围增大的趋势发展,给飞行器的配平和低速特性带来不利影响。以某超声速客机基本构型为研究对象,建立基于类别/形状函数的翼身组合体参数化建模方法;基于超声速线化理论分析外形几何参数对声爆水平的影响。在此基础上,分别针对机身轮廓、机翼平面形状以及扭转角分布对该构型进行低声爆优化和俯仰力矩特性优化,并采用CFD 方法对优化结果进行校核。结果表明：与基准构型相比,在不显著增加俯仰力矩的基础上,优化构型的阻力降低了19 cts,近场过压显著降低,地面声爆响度降低5.1 PLdB。     

一种基于稀疏分解的微多普勒频率估计算法

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达同波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪（MP）具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。-     

Identification of a 2D turbulent wind spectrum

Turbulent wind spectrum models usually involve nonrational terms. For such models the development of a Markovian time simulator relies on a rational approximation obtained by the way of an identification stage. This paper presents a general method to manage this identification stage, that provides us with a family of stable rational approximations which is proved to converge towards the true model as the dimension increases. We first give an exact but infinite dimensional state space representation of the spectrum. It is based on the use of a diffusive equation. For bi-dimensional (2D) signals it also uses decoupling by spatial Fourier transformation. Then the discretization of this exact model leads easily to stable finite dimensional approximations over a prescribed frequency range. This approach is applied to the identification of a theoretical 2D turbulent wind spectrum, and of a 1D turbulent wind spectrum estimated from in flight recorded data.     

Human Four-Dimensional Spatial Judgments of Hyper-Volume

The dimensionality limitation of human spatial representations has been a long-lasting, unsolved issue in psychology, mathematics, and philosophy. The present study examined the possibility of human four-dimensional spatial representations using a spatial judgment task on hyper-volume, a novel property unique to higher dimensional space. Observers studied visual simulations of random wireframe hyper-tetrahedrons (4-simplexes) rotating around the y-z plane and judged their hyper-volume by adjusting the size of a 4-D block. Multiple regression analyses showed a significant correlation between the responses and the actual hyper-volume but not the definition-based, lower-dimensional cues such as the mean 3-D volume, providing empirical evidence of human 4-D spatial representations that can support judgments of certain novel, high-dimensional properties.     

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。      

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

采用等高线地图的CGF地域表示和推理

采用等高线地图作为分布交互仿真环境中计算机生成兵力的地域表示.介绍等高线电子地图下计算机生成兵力系统地域表示和推理的一种方法.通过对地域显示、通视性检测和地形检测等几个基本问题的分析,表明采用该方法是可行的.具有地域表示范围大、地域推理简单明了的特点,并且地域数据真实、修改方便.这种方法比多边形地域表示法更适用于海上和空中大范围训练作战环境的仿真.     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

基于稀疏重构的L型阵列的二维波达方向估计

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。     

基于案例知识的系统安全风险模型

对基于案例知识的系统安全风险模型进行了研究。首先,建立了系统安全事件案例知识表达模型。其次,研究了系统知识表达的不确定性问题,以及安全风险决策者的决策类型对度量不确定性的需求;基于现有安全风险模型对不确定性度量能力的欠缺,提出了基于案例知识的系统安全风险概念模型,用损失可能性、损失程度和损失的不确定性来表征系统安全风险。在此基础上,研究了该安全风险模型的建模方法,并举例证明了该模型的有效性。最后,对机长飞行安全风险进行了研究,选取机长年龄、累计飞行小时以及近90天飞行小时3个指标作为风险因子,应用本文所建基于案例知识的系统安全风险模型,评估了机长飞行安全风险,评估结果合理,可为民航放飞决策提供参考。