关于飞机制造协调的CAD专家系统

讨论了工程ＣＡＤ专家系统特点，提出其一般结构。为了解决如飞机制造协调等复杂工程问题，实现一种层次分布式ＣＡＤ专家系统（ＨＤＥＳ）结构。ＨＤＥＳ由元级、任务级两个水平的分布式专家系统组成：任务级专家系统（Ｔ－ＥＳ）主要用于应用设计，它们在其自己的设计领域中执行；元级专家系统（Ｍ－ＥＳ）则处理合作。介绍了层次－框架－规则的专家系统组织表示方法。文中工作结合飞机制造协调与公差分配ＣＡＤ专家系统（ＡＣＴＡ）的研制     

分布式卫星干涉测高系统编队构形优化设计方法

 分布式卫星干涉合成孔径雷达（InSAR）编队构形设计是系统总体设计的关键问题。从系统测高性能优化角度出发,提出分布式InSAR编队优化设计一般方法,将其概括为求解一个优化问题,以主星带辅星群体制分布式InSAR为例建立目标函数,针对其星载双站、斜视、空间基线等特点建立测高精度与辅星轨道根数的关系,基于近似的相对运动数学模型对该优化问题进行简化,并采用遗传算法求解。在此基础上,对多颗卫星组成编队以提高系统测高性能提出了一种多星编队设计方法。仿真分析表明,经优化得到的编队测高性能要优于干涉车轮和钟摆编队,该结果验证了优化设计方法的有效性和正确性。     

一种稳健的利用分布式小卫星获取宽域、高分辨SAR图像的方法

 传统星载合成孔径雷达(SAR)受最小天线面积条件的限制,其横向分辨率与测绘带宽度相矛盾,采用编队飞行的分布式小卫星SAR体制,可解决这一矛盾,即能够同时获得大测绘带、高分辨率的地面场景的SAR图像。主要研究如何在误差环境下抑制由小天线引入的多普勒模糊的信号处理方法。该方法利用子空间投影技术对导向矢量进行精确估计,在小卫星存在基线及其他误差时仍然能够稳健地恢复高分辨的二维SAR图像。     

美国空军寻求轻型攻击/侦察飞机

在美国针对阿富汗武装分子的打击行动中,采用较低技术含量的低成本解决方案变得更具吸引力。美国空军正在考虑使用简单的小型涡桨飞机来代替喷气式飞机执行近距离空中支援和非正规冲突中的武装侦察、情报和监视(ISR)任务。     

机载自保护和电子攻击系统需求增长

由于大批现代战斗机的生产和使用都将延长到2015年左右,从而为电子战系统供应商提供了新的机遇,他们纷纷着手改进和研制新一代的机载自我保护和电子攻击系统,使这一市场呈现一片繁荣景象.     

基于采样通信的分布式多智能体系统稳定性分析与协同控制(英文)

研究了基于采样通信的分布式多智能体系统的稳定性分析与协同控制,并采用分布式状态反馈控制器来实现智能体间的协作。推导了一种线性不等式的形成定理,并将其用来分析系统的稳定性。同时提出了针对线性不等式约束优化问题的形成定理,将其用来设计相关的控制器,并给出了相关的算法。仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于分布式反集群算法的无人水面艇区域覆盖方法

海上无人系统覆盖问题可广泛应用于搜索营救、区域侦察观测、信息采集等任务,针对无人水面艇对海面区域进行区域覆盖的问题,采用模仿独居动物社会行为的分布式反集群算法,使得无人水面艇系统能够通过自组织行为实现良好的动态覆盖性能,因此使其具有更高的可扩展性及环境适应性。首先建立个体的包含覆盖历史的信息图,其次进行反集群算法的避障、去中心化及自私这3个基本属性的数学公式描述,然后计算每个个体在每一时刻的最大化收益方向,使得每个个体能够最大化累计覆盖面积及最小化个体之间的重叠覆盖部分。仿真结果表明,基于覆盖历史及个体局部通信交互,能够实现避障功能,并且可以达到100%的覆盖率,同时可尽量减少重叠覆盖。     

抵御对抗样本攻击的指纹室内定位方法

随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l₂范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。      

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题,提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型,包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益,不符合市场规律的问题,引入任务奖励反馈机制,任务分配系统通过多轮试探拍卖市场,自适应地调整任务奖励,达到保证AUV效用的同时,有效降低任务分配系统成本的目的,促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素,提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素,提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

基于J2EE的分布式和可集成的制造执行系统

采用作为工业标准的J2EE技术，提出了一种开放式、模块化、分布式、可配置、可集成和可维护的MES系统。首先介绍了构成该MES系统的J2EE的一些核心技术，分析了制造系统中的制造执行系统域，创建了MES的抽象对象和组件模型，然后生成了MES的系统框架。该MES系统易与其他制造系统相集成。最后给出了其与ERP系统集成的应用实例。