一类工程系统的约束方差/H_∞输出反馈控制:含测量噪声的情形

讨论一类具有广泛工程应用背景的随机控制问题，即其性能指标直接表现为系统稳态状态方差的上界形式。利用广义逆理论，研究含测量噪声的线性连续随机系统的约束方差／H∞输出反馈控制问题，给出了期望控制器的存在条件及其解析表达式，并提供了具体的设计方法以及说明性的数值算例。     

陀螺仪随机漂移的动态数据建模

讨论了动态数据建模的一航方法，并将这种方法应用于陀螺仪随机漂移的补偿，结果表明，它对提高陀螺仪的精度显著的效果。     

三值R0命题逻辑系统中理论的条件发散度

文章在三值命题逻辑系统中随机真度、随机度量空间以及条件随机真度、条件随机度量空间的基础上,引入条件随机发散度的概念,讨论条件随机真度与条件随机发散度之间的关系,得出了当理论Γ是随机全发散时,理论Γ必然是条件随机全发散的。     

X-χ~2更新过程模型结构可靠度

本文讨论强度是随机变量X，应力是复合χ2一更新过程｛Y（t），t∈［o，T］｝的结构可靠性模型的可靠度问题。获得X－Y（t）半随机过程模型结构可靠度表达式。     

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

为了准确预测航空器的落地时间，提高空管部门间的协作效率，采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发，分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因，提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签，基于提出的重要特征，采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法，建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例，对4种机器学习模型进行训练、验证和测试，对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明，对于航空器进近飞行时间的预测，基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能，模型的泛化能力最好、精确度高，回归效果越显著；进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素，而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。     

Reliability and safety analysis of redundant vehicle management computer system

Redundant techniques are widely adopted in vehicle management computer （VMC） to ensure that VMC has high reliability and safety. At the same time, it makes VMC have special characteristics, e.g., failure correlation, event simultaneity, and failure self-recovery. Accordingly, the reliability and safety analysis to redundant VMC system （RVMCS） becomes more difficult. Aimed at the difficulties in RVMCS reliability modeling, this paper adopts generalized stochastic Petri nets to establish the reliability and safety models of RVMCS. Then this paper analyzes RVMCS oper- ating states and potential threats to flight control system. It is verified by simulation that the reli- ability of VMC is not the product of hardware reliability and software reliability, and the interactions between hardware and software faults can reduce the real reliability of VMC obviously. Furthermore, the failure undetected states and false alarming states inevitably exist in RVMCS due to the influences of limited fault monitoring coverage and false alarming probability of fault mon- itoring devices （FMD）. RVMCS operating in some failure undetected states will produce fatal threats to the safety of flight control system. RVMCS operating in some false alarming states will reduce utility of RVMCS obviously. The results abstracted in this paper can guide reliable VMC and efficient FMD designs. The methods adopted in this paper can also be used to analyze other intelligent systems＇ reliability.     

基于最大序列相关性的Turbo码交织器识别

针对现有算法在Turbo码交织器识别中存在低信噪比适应性差，且识别性能随交织长度增加而急剧恶化的缺点，提出了基于最大校正序列相关的识别算法。该算法首先利用已识别的交织位置序列对每一帧交织位置上的信息序列进行估计，通过遍历可能的交织位置，并作互相关运算，当遍历位置为交织映射关系时，该位置上的数据序列与估计序列具有最大的相似度，从而完成交织位置识别；然后充分利用这些交织位置上的序列，分别估计出校正数据序列，将校正的序列再与原始序列叠加，完成码元校正，直到所有的交织关系识别完成。所提算法直接利用了截获的软判决信息，同时能够实现码元校正，这就克服了以往算法的两个缺点。仿真结果表明，在信噪比为-1 dB，交织长度为1024时，所提出算法仅仅需要1000数据帧，就能达到100%的识别率，与以往算法相比，性能提升2~3 dB，同时完成一次可靠识别所需的数据量仅需以往算法的1/4。     

具有跳变控制输入的航天器反追踪控制方法

针对航天器沿着其固定的椭圆弹道飞行而容易被追踪和拦截的问题,提出了一种基于跳变控制输入的航天器反追踪模型参考跟踪控制器的设计方法。结合随机稳定和模型参考跟踪的定义,给出了航天器反追踪模型参考跟踪控制问题的数学描述。基于跳变系统的随机稳定性理论和模型参考跟踪控制方法,设计了具有随机稳定性的反馈镇定控制器和具有自由参数优化的前馈控制器。以航天器反追踪为例进行了数值仿真,仿真结果说明了所提出的控制方法的有效性。     

利用时延神经网络的动载荷倒序识别

将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应（FIR）系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.635 4和2.543 7,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.965 7和0.826 2,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。