中低纬度下惯导极区性能模拟测试方法

针对惯性导航系统极区性能试验难以实地开展的问题, 研究了一种模拟测试的方法, 并基于横向坐标系编排给出了以组合导航系统作为测量基准的惯导模拟测试方案。首先分析了模拟测试技术研究的必要性, 然后根据轨迹形变最小原则详细推导了基于横向坐标系编排的极区模拟测试转换公式, 之后针对测试中采用不同基准的情况, 提出了相应的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)转换算法, 并提出以惯性导航系统/全球导航卫星系统(inertial navigation system/global navigation satellite system, INS/GNSS)为参照基准的一种具体测试方案, 最终完成了仿真实验, 验证了模拟测试理论的正确性。结果表明, 在基准误差不计的情形下，试验导航参数误差与惯导实地横向编排解算误差相当。初步验证了所提方法替代极区实地试验进行精度性能评估的可行性, 为后续极区模拟测试评估研究奠了定理论基础。     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

考虑保障装备可用度的舰载机作业调度优化

为了在保证较高水平的保障可用度前提下提高舰载机出动效率, 提出一种支持可用度约束的统计优化模型及其对应的启发式求解算法。能够同时生成舰载机的保障作业调度方案和保障装备计划性维护的时间安排, 并通过基于仿真的优化方式, 在启发算法的适应度评价中增加对视情维修和事后维修的仿真, 提高了舰载机作业调度方案的鲁棒性。仿真结果表明，所提算法能够提供一个稳定可靠的基准调度方案, 避免不必要的重调度。     

无维护下极低使用占空比装备贮存使用阶段备件配置优化

针对当前舰艇装备备件配置均按常用装备、未考虑极低使用占空比装备不工作期间失效的不合理情况,对极低使用占空比装备不使用期间因部件故障对任务期间备件配置影响展开了研究。通过引入虚拟站点,将装备不使用期间等效转换为装备使用期间的状态,以装备可靠度为指标,建立了任务期间装备贮存使用的可靠度模型。以装备可靠度为约束,基于边际优化算法建立了舰艇装备备件配置优化模型；并依据备件保障流程,基于蒙特卡罗方法搭建了仿真模型。通过案例分析可知:对于极低使用占空比装备,考虑装备不使用期间部件失效的备件比不考虑装备贮存失效的备件要多,且模型的正确性通过仿真方法得到验证。模型可为舰艇上极少使用、长期贮存的装备制定备件方案提供参考。     

基于PO/AP的角反射体RCS模型构建及分析

为全面深入掌握角反射体全向雷达截面积(radar cross section, RCS)特性,提出了综合利用物理光学(physical optics, PO)和区域投影(area projection, AP)的混合算法,构建了基于PO/AP的三面角反射体全向RCS模型,研究了包括角反射体形状、尺寸及入射波方位角、俯仰角、频率、极化方式等参数在内的角反射体RCS特性,并对3种反射类型进行了独立分析,最后通过FEKO（一款三维全波电磁仿真软件）仿真对算法的有效性进行了验证。结果表明:所提算法是角反射体全向RCS模型构建及分析行之有效的手段,其在有效保证计算精度的前提下,能够显著提高角反射体RCS的预估效率。     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

定期保障模式下舰船编队携行备件配置优化

舰船编队海上任务期间,需要制定合理的携行备件方案以提高装备的战备完好性.针对海上定期保障模式下,将多层级复杂装备结构等效为单层级,提出一种备件需求分析与配置优化的近似方法,根据系统可靠性理论,建立了多阶段任务下的装备可用度评估模型,采用基于补给周期的分段求解方法.通过算例,采用边际优化算法得到携行备件优化方案,对模型结果进行了仿真验证,结果表明:模型计算结果与仿真结果吻合,两种取整方式下的方案费效比相当,采用定期保障模式能够提高备件供应效率,进一步增强备件方案的鲁棒性.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

考虑关键性的多约束下辐射干扰对消装备随舰备件配置优化方法

可用度是评估备件对装备完好性影响的重要指标,针对备件关键性对装备可用性造成影响而又难以将其考虑在内建立可用度模型的问题,以舰载通信电台辐射干扰对消装备为对象,采用对备件关键性实行专家打分的方法,将备件关键性作为备件配置优化的约束之一,建立以备件费用、备件体积、备件关键性为约束的备件配置优化模型。在备件费用、体积及关键性归一化的基础上,采用权重因子方法将多约束转化为单一约束,并给出了权重因子更新方法。列举案例,分别计算了费用约束、体积约束、关键性约束和多约束下的备件方案,并对比了装备改进前后的备件配置方案,将装备使用过程中的备件保障延伸至装备可靠性设计阶段。案例分析结果表明:备件配置方法在考虑了体积、费用等限制约束下,能同时兼顾备件关键性对装备完好性的影响;装备可靠性设计时,提高装备可靠性低的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)等薄弱点,能有效减少装备维修保障资源。