人工智能飞行通信员系统方案设计

安全高效的陆空通信是提高飞行安全的重要手段,利用人工智能技术代替飞行机组功能需要综合评 估新系统的功能、性能及系统安全性等因素。针对人工智能飞行员系统的操作过程和机载系统的互操作接口开展设计,给出人工智能飞行通信员系统的工作原理和系统架构,以及硬件实现方案和部分飞行员操作界面,,总结人工智能技术替代飞行通讯员功能的优点。从系统安全性和通信性能两方面分析表明：人工智能飞行通 信员系统的方案可行且性能优于原人工陆空通话系统。     

一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法

基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络（CNN）自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机（SVM）实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F₁度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。      

结构优化设计专家系统ESOPD的设计与应用

介绍了结构优化专家系统ESOPD的原理与应用,包括知识库的建立、推理机的选择、用户接口的设计等。对知识库中的知识作了重点介绍。     

一些空间站活动的智能系统

空间站活动的自主性要求空间系统具有智能。本文就空间站的一些活动,尤其是针对材料生产所需的智能:空间视觉,空间机器人规划,智能敏感器,专家系统等提出初步的设计思想和技术实现途径。并对支持这些智能的空间站计算机系统作一构思。     

自主空战机动决策方法综述

自主空战机动决策是基于数学优化、人工智能等方法,模拟飞行员空战决策,自动生成飞行控制指令的过程。它在空战仿真、飞行员辅助决策和无人战斗机自主飞行等领域广泛运用。根据求解思路的不同,综合论述了两类自主空战机动决策方法:针对基于对策的空战决策方法,阐述了从追逃对策到双目标对策的发展脉络和内在联系,并着重分析了两类重要的双目标对策模型——矩阵对策和影响图对策;针对基于人工智能的空战决策方法,系统论述了基于专家系统的机动决策、基于遗传学习系统的机动决策、基于人工免疫系统的机动决策和基于神经网络的机动决策,明确了各种决策的建模方法、适用条件、改进途径等问题。总结了各个空战机动决策方法的优点及不足,指出了自主空战机动决策的进一步研究思路。     

机器学习在湍流模型构建中的应用进展

借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据。近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中。湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域。研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等。模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能。本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述。     

航空发动机气路故障诊断研究现状

航空涡轮发动机诊断学伴随着航空涡轮发动机的产生而产生.20世纪60年代后期,Urban将气路分析引入发动机故障诊断,从而使航空发动机故障诊断学产生了很大的发展.此后,人们发展了各种各样的诊断方法并运用于航空航天和工业应用领域.本研究对当前发动机的主要气路故障诊断方法,如基于线性模型的故障诊断、基于非线性模型的故障诊断、基于人工神经网络的故障诊断等方法进行了综述.     

多用户多视窗机载光电监视系统在城市反恐中的应用研究

作为主要财富的集结区、战争潜力的潜藏区、国家安全重要的战略地带,城市已成为现代战争的主要战场。通过分析传统机载光电侦察系统在城市反恐中的局限性,阐述了多用户多视窗机载光电侦察系统在城市应用中的前景,并通过对多视窗多用户机载光电侦察设备工作原理的分析,特别是对其中的多用户多视窗技术原理的分析,提出了一种可行的、多用户多视窗光电侦察系统研制方案,为类似产品的研制和应用提供了参考。同时结合当前的人工智能技术,分析了图像自动识别技术在其中应用的可行性,以便在海量信息中筛选出威胁目标并进行实时跟踪,大大提高了侦察监视的效率。     

深空探测人工智能技术研究与展望

面对深空探测远距离、极端环境等带来的一系列挑战,人工智能技术将成为以月球/行星驻留科学探测与资源开发利用为主体的未来深空探测任务的研究重点。在总结分析深空探测人工智能技术发展历程与态势的基础上,分析了深空探测人工智能技术的主要特点,并提出了需重点发展的关键技术。