应用北斗卫星实际数据的定位性能分析

该文通过收集北斗导航卫星的实际数据,计算北斗系统卫星一个轨道周期内的卫星位置,并分析北斗卫星在亚太地区不同纬度情况下的可视情况。结果表明,北斗卫星的利用率在亚太地区比GPS卫星更好。     

应用北斗卫星实际数据的定位性能分析

该文通过收集北斗导航卫星的实际数据,计算北斗系统卫星一个轨道周期内的卫星位置,并分析北斗卫星在亚太地区不同纬度情况下的可视情况。结果表明,北斗卫星的利用率在亚太地区比GPS卫星更好。     

基于BOA服务器和百度API的北斗定位地图的设计

随着北斗卫星定位导航系统功能和设备的不断完善,北斗应用范围也逐渐涉及军用和民用的各个方面。传统的显示方法依赖本地地图,有一定的局限性。文中就北斗定位的应用端提出了一种将北斗定位信号与网络地图结合显示的方法。通过使用S3C6410作为嵌入式Linux平台,在其基础上使用XML和Ajax技术搭建嵌入式BOA服务器,同时使用百度地图API函数调用地图控件显示网络地图。使用北斗第三代芯片采集定位数据,通过QT接口定位数据实时地显示到屏幕上。     

基于北斗卫星传输的预警影响区域数据压缩算法

由于北斗卫星系统对短报文长度和发送频率的限制,且常规的压缩算法无法满足业务要求,提出针对北斗卫星传输的预警影响区域数据的压缩算法。该算法围绕北斗卫星发布预警信息的实际业务需求,利用了预警影响区域经、纬度的连续性和有边界的特点,通过连续两点的经、纬度数值的差来减小数值的大小,并把数值差转换成数值间的比例来进一步减少存储空间,同时结合整数表示固定小数位的浮点数等数学方法,实现了数据的整体压缩。经测试,该算法对预警影响区域数据的压缩率通常在30%～40%之间,预警信息压缩后通过北斗进行精准靶向发布的速率提高了33%～50%。该算法已经在预警信息发布的业务中得到应用,根据本算法申请的发明专利已经被国家知识产权局受理。     

基于北斗通信SRP机制的电力计费信息远程传输系统的设计与实现

针对在无公网覆盖的偏远地区,用电信息远程抄表这一历史性难题,文章研究了一种基于北斗短报文通信的电力远程抄表系统。研制的电表数据采集与传输设备,可以按多种工作模式抄取电力数据,并进行数据拆包(segmentation,S)和北斗协议封装处理,然后通过北斗短报文模块完成数据的远程传输;同时研制的主站端接收设备可以完成北斗短报文的接收、数据解析和组包(reassembly,R)处理,有效的补包(patching,P)操作保证了电力抄表的成功率。实际测试结果表明,该基于北斗通信SRP机制的电力计费信息远程传输系统的抄表成功率可达98.9%,可以作为偏远地区用电信息远程抄表的一种高效可靠的方案。     

基于北斗模块的智能车载终端原理与设计

近几年,随着北斗卫星导航系统的快速发展,北斗双模定位模块的开发技术不断成熟,其相关智能终端的技术产品应用更加广泛。对北斗智能车载终端工作原理进行分析设计,说明该系统如何实现对车辆的通讯、定位、行车数据分析保存、图像记录,以及将相关数据上传到管理中心平台等智能功能的应用过程。     

一种基于北斗和5G技术融合的复杂环境下机车定位方法

随着5G时代的到来,在当前"通(信)导(航)一体"的背景下,针对机车位置在实际应用中仅靠北斗定位而存在较大误差甚至无法定位的现状,本文基于北斗和5G定位技术的基本原理,运用改进型联邦卡尔曼滤波算法建立北斗载波相位差分定位和5G蜂窝网络定位的融合模型,与常用联邦卡尔曼滤波器相比较,可以避免因北斗接收机故障或5G通信模块故障引起的数据污染问题.在复杂环境下,最佳效果可以达到分米级,避免无法定位现象,能够实现机车定位精度的提高,为铁路机务安全监测业务提供有力的技术手段.     

基于北斗卫星定位系统的河流监测技术研究

针对北斗卫星导航定位系统测量高度误差过大的不足,以北斗卫星定位系统为基础,研究从平面定位数据到高度数据的转换方法,并提出从水位测量趋势曲线向实际曲线映射的变换算法。在高度转换中,引入三角形观测模型,把由卫星定位得到地面两点的经纬度所获得的水平距离转化为高度;在映射变换算法中,用高度差反映河流水位涨落的大小,得到河流水位变化趋势的最小二乘法拟合曲线,应用数据映射的变换方法得到能够描述实际水位变化相吻合的曲线。这种测量技术经过实验测试,结果表明:河流水位变化的测量误差在±0.8 m以内,可以实现对于河流水势涨落的全天候监测。     

基于大数据技术的北斗导航信息服务性能提升

随着全球卫星导航系统的迅速发展,导航信息服务在各行业领域得到了大范围的应用.面对导航信息服务数据量的快速指数级增长,传统的数据管理模式出现了存储效率降低、查询检索时间过长、缺乏数据智能分析方法等一系列问题,已经不能满足各项应用对卫星导航信息服务的需求.本文针对现有北斗卫星导航系统数据管理模式中出现的问题,研究并提出了基于大数据的北斗导航信息服务性能提升技术.试验结果表明,采用本文的大数据技术,北斗信息服务的数据存储效率能够提高2.5倍以上,用户查询等待时间减少90%左右,并具有初步的数据智能分析能力.     

北斗RTK的定位实验与精度分析

通过实际测试,将北斗RTK和GPSRTK进行对比,了解北斗RTK的实际定位精度情况。测试结果表明,GPSRTK和北斗RTK定位的平面点位中误差分别为37.3mm和41.7mm,证明北斗系统和GPS的平面定位精度基本在同一量级上,能够满足RTK测量的需要。     

基于LSTM-PPO算法的无人作战飞机近距空战机动决策

近距空战中环境复杂、格斗态势高速变化,基于对策理论的方法因数据迭代量大而不能满足实时性要求,基于数据驱动的方法存在训练时间长、执行效率低的问题。对此,提出了一种基于深度强化学习算法的UCAV近距空战机动决策方法。首先,在UCAV三自由度模型的基础上构建飞行驱动模块,形成状态转移更新机制;然后在近端策略优化算法的基础上加入Ornstein-Uhlenbeck随机噪声以提高UCAV对未知状态空间的探索能力,结合长短时记忆网络（LSTM）增强对序列样本数据的学习能力,提升算法的训练效率和效果。最后通过设计3组近距空战仿真实验,并与PPO算法作性能对比,验证所提方法的有效性和优越性。     

基于联邦学习的多源异构网络无数据融合方法

在联合作战体系中,数据作为基础性战略资源发挥着重要的底层支撑作用,数据妥善管理和高效利用是推动作战能力整体跃迁和作战样式深度变革的重要动力。为实现不同作战系统间信息的互联互通,提出 一种基于联邦学习的多源异构网络无数据融合方法。从多源数据融合面临的安全性和异构性问题出发,利用条件生成对抗网络提取本地知识和全局分布,集成数据信息;结合局部教师模型-全局模型架构,以无数据知识蒸馏的方式对局部模型知识进行迁移,融合异构网络,细化全局模型,实现不同系统间安全、高质量的信息交互,为智能化指挥信息系统建设提供技术支撑。实验结果表明:该方法在结构化数据和图像数据上具有可行性,整体准确率可达到80%以上。     

基于云模型的闭环空战决策评估

为解决针对空战决策展开评估过程中出现的复杂性和不确定性问题,构建了面向空战决策的评估指标集 并提出以一种基于云模型的云重心法和一致性赋权法相结合的闭环评估法。该方案首先对基础数据进行归一 化处理,并建立相对应的空战决策云模型,再根据指标相似性和一致性构建指标集权重,最后选取合适阈值判 断评估有效性完成评估方案的闭环反馈。仿真实例表明,该方案确保了评估的准确性和有效性,避免了传统方 法出现的随机性问题,真实反映了空战中决策的好坏。     

基于L-Kshape-HACA的空战态势分割聚类

在近距空战中,实时获取可靠的空战态势信息对于决策指引是非常重要的.针对近距空战态势变化剧烈以及评估参数多维耦合的问题,提出了一种基于L-Kshape-HACA的多元空战态势分割聚类方法.以分层时序聚类分析为框架,利用拉普拉斯中心性方法确定聚类数目,同时采用Kshape对多元时间序列进行聚类分析,解决了多维参数下的态势信息提取问题.利用12组近距空战数据进行测试,并与14种聚类算法进行比较,结果表明L-Kshape-HACA在聚类中心确定和态势分割准确性上与实际空战态势更加符合.     

基于惯性传感器与模拟传感器的据枪数据捕捉系统设计

为了实现对作训人员射击训练数据的实时捕捉,提高作训人员射击训练效果,设计实现了一种基于惯性传感器与模拟传感器的据枪数据捕捉系统。对数据捕捉系统的原理、组成以及数据处理进行了研究,采用四元数的方法实现了对姿态数据的融合与解算。通过系统下位机将捕捉到的动作数据进行采集并通过无线通信将数据传输至上位机进行实时显示。实验表明,该系统能够实时捕捉当前作训人员的据枪射击数据,数据准确、直观,使用价值高,取得了良好效果,大幅度提升了训练效率。     

多Agent系统在作战仿真中的应用

针对传统的作战仿真方法的不足,研究了分析复杂系统的一种新方法,即基于A gent的仿真ABS(A gent-based sim u lation),将ABS应用于作战仿真是一种有意义的新尝试。以作战仿真为背景,介绍了作战智能体的模型设计与实现方法,讨论了作战智能体的行为规则与元规则设置。在此基础上,设计实现了一个基于A gent的作战仿真原型系统,模拟出了作战过程中的一些有意义的现象。仿真结果表明,新的研究方法在作战仿真领域具有良好的前景。     

战斗识别系统研究启示与空战需求分析

战场态势感知与识别是作战决策的基础,发展适应未来创新作战概念的战斗识别系统对于提升体系作战能力至关重要。在原有战斗识别概念的基础上,提出了适应未来战争和装备发展的战斗识别新概念,从信息主导、分布感知、手段齐备、标准互通、群智汇聚5个角度阐述了未来战斗识别系统的特征,并概述了战斗识别系统支撑未来作战的功能,基于此提出了空战场对战斗识别的需求,为未来战斗识别系统发展提供参考。     

基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估

针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。     

语义驱动的作战资源服务聚类方法

针对SOA架构下指挥信息系统中作战资源服务池规模大、服务组织效率不高的特点,进行了服务组织聚类的研究。首先对作战资源进行属性分析,基于OWL-S描述规范对其进行服务化建模,形成作战资源原子级服务本体模型,实现云服务化;然后构建了作战资源服务聚类模型,并在遗传算法中将模拟退火方法和K-means方法相结合,提出了一种作战资源服务聚类方法;最后通过仿真与GS和GK算法进行了对比。实验结果表明,所提算法能够在可接受的时间内找到适应度值更高的聚类方案,且方案结果适应度值的标准差较低。该方法相比于GS与GK算法具有更好的寻优性与稳定性。     

基于滑动窗口CRITIC-G1的空战态势评估

传统的指标重要性相关(CRITIC)方法进行态势评估不能实现变权重，仅从数据本身属性出发进行赋权，忽略了专家意见，且CRITIC方法本身会使得图像抖动。针对以上问题，提出一种基于滑动窗口CRITIC-G1的近距离空战态势评估方法，将空战数据进行预处理，得到根据时间变化的优势函数矩阵，采用滑动窗口的方法将优势函数矩阵进行分解，通过对滑动窗口中的优势函数矩阵进行CRITIC-G1赋权，从而既实现变权重，又完成重要性排序的权重优化；同时引入变异系数降低综合优势函数图像抖动。最终输出飞机的综合优势函数值，对于两飞机的综合优势函数值进行分析得到态势评估的结果。仿真结果表明，滑动窗口CRITIC-G1法较传统CRITIC方法准确性提高了22.75%。