动态数据驱动的森林火灾仿真框架及其实现

提出了动态数据驱动的森林火灾仿真方法,在仿真中将实际系统的实测数据反馈到模型中,以提高模型的准确性。仿真运行了模型的多个样本,模型的输入是大量动态的输入而不是传统固定的输入,每一步仿真结束后采用统计的方法筛选出较优样本集作为下一步仿真各样本的初始条件。该方法包含以下关键部分：如何基于不准确模型获得较为可信的仿真结果、模型计算结果准确性度量方法、应用系统的模型和大量仿真样本运行带来的计算复杂度和计算量大的问题等。为解决上述问题,基于离散系统仿真规范提出并实现了一个动态数据驱动的森林火灾仿真框架。实验表明,上述方法将基于传感器测量到的真实火灾数据动态反馈至仿真系统中,获得了更可信的仿真结果。     

一种多级助推段弹道导弹跟踪算法

针对多级助推段弹道导弹存在多个加速度突变点、机动性强导致跟踪难度大的问题,提出一种基于量测转换的强跟踪输入估计（STMIE）弹道导弹跟踪算法。在对多级助推段弹道导弹动力学特性分析的基础上,推导出雷达站东北上（ENU）坐标系下弹道导弹的运动方程,并通过将修正的无偏量测转换（MUCM）与STMIE算法融合,使得在导弹跟踪中应用STMIE算法成为可能。以典型的多级助推段弹道导弹为跟踪目标进行仿真校验,结果表明,本文算法对多级助推段弹道导弹目标跟踪性能优越,且算法复杂度较低,效费比高。     

绿色作业车间机器与AGV的集成调度研究

针对加工资源和运输资源集成下绿色作业车间调度问题,通过研究生产车间综合能耗模型,建立了机器和自动导引小车(Automated guided vehicle,AGV)集成调度下多目标优化模型。提出一种改进分布估计算法(Improved estimation of distribution algorithm,IEDA)对模型进行求解。首先,采用优良种群作为样本学习来构建概率分布模型以提高IEDA的全局搜索能力;然后基于一种类似激素调控机制的速度冷却控制方法设计出新的模拟退火函数,并将其融入到分布估计算法中以提高IEDA的局部搜索能力。最后通过数值实验来验证所提模型和算法的可行性和有效性。     

一种基于多模型算法的纯弹道式弹道落点预报方法

本文以落点预报技术在弹道目标预警中的应用为背景,主要解决在未知弹道系数情况下如     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.      

基于MAP估计和广义高斯分布的SAR图像边缘比率检测方法

 合成孔径雷达(SAR)图像的低信噪比和乘性相干斑噪声给SAR图像的边缘检测带来了极大的困难.通过引入广义高斯(GG)分布作为局部均值功率的先验分布模型,给出了局部均值功率在最大后验概率(MAP)意义下的最优估计,进而提出一种新的SAR图像边缘比率检测算子.利用以梅林变换为基础的对数累积量(MoLC)方法估计GG分布的参数,在此基础上给出一种局部均值功率MAP估计和GG分布参数估计的联合迭代求解方法.利用SAR实测数据对本文提出的边缘检测算子进行仿真验证,并将其与平均比率(RoA)算子和指数加权均值比(ROEWA)算子进行了对比,结果表明该算子可以有效克服相干斑噪声的影响,边缘定位准确且虚假边缘明显减少.     

M估计在卫星轨道确定中的应用

基于卫星测控的测量方程和动力学方程,分析了传统定轨策略中观测方程误差模型的非正态性,推导了定轨方程,提出了一种基于M估计的卫星定轨方法,证明了相关的性质。仿真结果表明：基于M估计的卫星定轨方法可明显抑制粗差影响,提高卫星轨道确定精度。     

高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波（GM-QCKF）。讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性。通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势。     

基于多传感器数据融合的姿态估计与位置解算方法

针对缩比无人机的姿态和位置信息在传统算法中存在的积累误差问题,作者基于自行设计的系统硬件平台,设计了基于多传感器数据融合的姿态和位置估计方法,实现了载体的姿态估计与导航方位解算,并通过试验验证了该系统的功能,相比传统算法,提高了姿态与位置估计精度。