美陆军展示EWPMT新功能

美陆军在最近的演示中验证了“电子战规划与管理工具”(EWPMT)的新能力,即通过空中数据链远程控制电子战传感器并反馈信息。EWPMT是一个电子战指挥控制与规划工具,能让部队通过有线链路对电子战的潜在效果进行可视化,并制定行动计划。在今年9月进行的“赛博探索2020”期间,美陆军测试了该工具的新功能。     

基于工程教育专业认证背景下地方特色院校“金课”建设的研究与探索

"金课"作为一项新提出不久的概念,许多重点院校和地方特色院校已经着手打造了一部分精品课程,主要是一些开放性课程和文法类课程,原因是这一类课程思维发散,教学手段多样,可以运用现代化信息技术手段采取线上线下教学模式。但是教育部推出的"金课"建设不单单只是针对于这些类课程,对于工科专业的课程建设,也需要打造"金课",尤其是以工程教育专业认证的标准和理念打造地方特色院校"金课",是我们这些地方特色工科院校需要重点研究和探索的。本文的研究重点在于如何把工程教育专业认证的理念与课程建设有机融合体现工科"金课"的"四性"。     

民用航空产品设计制造单位安全管理体系一体化研究

本文对民用航空产品设计制造单位职业健康安全管理体系、安全生产标准化、安全管理体系(SMS)的融合进行了研究。从理论基础层面和体系要素层面分析了3个安全体系融合的可行性,在对3个安全体系建设标准进行对比分析的基础上,提出构建包括4个支柱、17个要素,以安全管理体系为核心,以职业健康安全管理体系和安全标准化为补充的一体化安全管理体系,并探讨了一体化体系文件编制方法。     

点融合系统在飞行训练中的应用初探

随着我国中低空域逐渐开放,空域布局愈加复杂,各类通航运行矛盾冲突明显。通航产业中架次与时间占比最大的训练飞行,因其运行繁杂,亟需提升空域容量,降低工作负荷,更新教学课程,适应市场需求。本文研究点融合系统,比对训练飞行困境,分析实施基础,对点融合技术在飞行训练中的运用进行初探,认为该技术的应用能优化空域结构,厘清飞行航迹,提升空域容量,缓解学生积压,减少燃油消耗,且已初步具备基础条件。后期还需从机载设备加装、程序设计优化、人员能力提升、运行监管体系搭建等方面加强建设,以满足点融合系统运行所需。     

基于CCSDS RASDS信息对象建模方法的数据注入工具设计

为了解决航天工程中,信息数据格式不易修改,机构间接口协调过程复杂,跨任务难以继承使用等问题,参照空间数据系统咨询委员会(CCSDS)空间数据系统参考体系架构(RASDS)中的信息对象建模方法,以数据注入指令设计为例,开发了工具链软件。工具链基于可扩展标记语言的遥测遥控信息交换(XTCE)标准,结合具体应用场景,对指令设计需求到具体数据文件转换过程中涉及的工具进行了划分,提出了生成遥控数据对象模型的方法。按照该方法设计的工具软件实现了抽象信息对象到数据模型的转换,有序自动生成模板文件,进行了验证。结果表明：RASDS从抽象数据结构到数据模型,再到具体数据对象的描述和转化方法是可行的,可以用于指导各种信息对象和数据对象的规范化设计和工具设计。     

基于特征融合和集成学习的运动想象脑电解码方法

开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

不依赖卫星的定位导航与授时体系研究

定位导航与授时(positioning, navigation and timing, PNT)体系是支撑人类社会发展的基础设施。当前以卫星为核心的天基PNT应用广泛,但在卫星拒止环境下面临严峻挑战。通过总结天基PNT在国民经济发展与国防建设中的重大作用,分析天基PNT的脆弱性与依赖风险,明确了对不依赖卫星的PNT体系的迫切需求。提出了不依赖卫星的PNT体系概念与特征,即以“惯导+时钟”为核心增强基础PNT能力,利用外源传感器多源融合提高精度保持能力,在卫星拒止条件下为用户提供可承载的高性能PNT服务。基于现有技术基础重点发展微小型、高精度、低成本惯导技术,微时钟技术以及智能融合技术是有效途径,能够实现不依赖卫星的PNT覆盖性、精确性与可承载性的全面提升。     

互联网时代企业跨界经营及其经济效应——基于小米集团的案例研究

随着互联网时代的到来,互联网技术在制造业企业中的应用显得越来越重要,跨界经营已成为企业生存发展的必然。文章基于价值共创引致的跨界经营,以小米集团为研究对象,从用户价值、融合创新和“免费”模式三个方面分析小米集团的跨界经营及其效果。研究发现:(1)跨界经营为用户创造了价值,同时用户价值又为企业创造价值降低了成本;(2)跨界经营的本质是互联网产业与制造业产业互相渗透的融合创新;(3)产品的“免费”模式成为聚合用户的入口,进而发展其他业务。跨界经营使小米集团保持惊人的成长速度。市盈率印证了小米集团跨界经营的属性,但是就公司估值而言,市场对跨界经营仍存疑虑。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。