基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

一架飞机每天要执行多个航班,从而 形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可 较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最 大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯 网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习 结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

面向飞行机械臂的实时目标检测与定位算法

飞行机械臂要完成自主抓取的任务,对目标物的识别与定位尤为关键.当前飞行机械臂视觉识别算法多采用传统的特征提取等方法.为提升目标物识别及定位的精度和效率,本文设计了一种基于YOLOv5深度学习目标检测算法和RGB?D传感器的视觉识别与定位算法,该算法可以实时检测目标物并对其位姿进行估计,为飞行机械臂的抓取工作服务.同时针...     

基于倒序相关累加的信号到达时间盲估计

研究了在信号频率、初相、幅度未知条件下,矩形包络复正弦信号到达时间盲估计算法.先利用相关检测对信号的起、止时间进行粗估计,估计出信号频率,并将其变换到基带,经倒序累加后的信号模值,在到达时刻将出现拐点并达到最大输出信噪比,检测出拐点位置,作为到达时间精估计.文中推导了离散矩形包络复正弦信号到达时间估计的克拉美罗限.计算机仿真表明,本方法在较低信噪比条件下可实现对信号到达时间的精确估计.     

基于 CER的运载火箭研制费用估算

运载火箭研制费用估算是费用管理中的一个重要环节。正确估算研制费用对于方案选优、加强研制过程中的费用管理以及估算整个寿命周期的费用等都具有十分重要的意义。参考美国国家宇航局（ NASA ）的费用估算关系（ CER ）模型,提出了基于运载能力、起飞质量、外形尺寸等参数的参数-费用估算模型。鉴于我国运载火箭样本少的实际情况,采用偏最小二乘法（ PLS）对该模型进行了实证检验,估计值与真实值之间的偏差较小,估计效果比较理想。为下一步运载火箭研制方案筛选和费用管理提供了依据。     

基于最大似然估计的TDOA/FDOA无源定位偏差补偿算法

在到达时差/到达频差(TDOA/FDOA)无源定位系统中,定位问题的非线性使得定位的结果存在偏差,特别是在噪声较大或者接收站布站不合理的情况下,定位的偏差尤其显著。针对这一问题,提出了一种基于最大似然估计的偏差补偿算法。该方法分为3步:首先,利用最大似然估计器对目标的位置和速度进行求解;其次,通过利用目标定位的估计值和含噪的测量值,对目标的位置和速度偏差值进行理论分析和推导;最后,将最大似然估计解减去理论偏差值,得到经过偏差补偿的新的目标定位解。理论分析和实验仿真证明,在一定噪声的情况下,所推导的目标位置和速度的理论偏差值与实际偏差值相符,并且经过偏差补偿后的定位算法,在保持目标定位的均方根误差(RMSE)与原最大似然算法一致的情况下,目标的位置和速度偏差值远远小于原最大似然算法的偏差值,目标定位精度得到了有效的提高。     

基于相位差分的雷达信号参数估计方法

由于接收信号长度有限而存在频率离散化采样的限制,FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)对雷达信号频率的估计精度会降低。基于相位差分的频率估计方法可以对这一偏差进行估计,从而减小FFT的估计误差。尝试将该方法应用于LFM(Linear Frequency Modulated,线性调频)信号带宽的估计问题,并对此进行了仿真验证,结果证明该方法对雷达信号频率和带宽估计有一定的应用价值。     

高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

基于蒙特卡罗方法的飞机成本参数法估算研究

研发早期的成本估算是项目立项和设计决策的基础,参数法可以用最少量的信息估算成本,而蒙特卡罗方法可以进行成本数据的不确定性分析,以明确成本风险。本文研究了参数法和蒙特卡罗方法在飞机成本估算中的应用。     

基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计

研究双基地多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)雷达中的角度和多普勒频率联合估计问题,提出了一种基于四线性分解(Quadrilinear Decomposition)的离开角(Direction of Departure, DOD)、波达角(Direction of Arrival, DOA)和多普勒频率的联合估计算法。通过对接收端匹配滤波器的输出进行延迟操作,得到符合四线性模型的数据,根据四线性交替最小二乘(Quadrilinear Alternating Least Squares, QALS)进行迭代,得到方向矩阵和多普勒频率矩阵的估计,进而得到角度和频率的估计。该算法无需谱峰搜索,无需知道反射系数,可实现角度和频率的自动配对,且能用于非均匀阵,该算法的角度估计性能优于多维ESPRIT方法和三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Squares, TALS)方法。论文分析了所提算法复杂度,并推导了克拉美-罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。