2型模糊集对率模系统可靠性分析的推广

鉴于2型模糊集对于模糊现象的描述更为深刻的特点,将系统的模糊成功和模糊故障用2型模糊集表示,引入模糊随机变量等数学工具对率模系统可靠性进行了分析,得到了率模可靠度,率模寿命,率模故障率等结论,推广了文献［1］的结果     

基于思维进化算法的常微分方程组演化建模

在基本思维进化算法（MindEvolutionaryComputation，原名Mind-Evolution-BasedMachineLearning）框架的基础上，吸取遗传规划（GP）中的树形编码思想，提出了利用树结构进行信息抽取的方法，进而实现了用于常微分方程组演化建模的趋同、异化算子，并获取了优良的效果，使MEC在非数值优化领域中得到了进一步应用。最后的仿真实例的结果表明，同GP方法比较，MEC方法具有计算速度快、建模结果优和全局搜索性能好等明显优点。     

基于航速修正处理的单舰被动定位算法

提出一种基于航速修正处理的单舰被动定位算法，在修正增益推广卡尔曼滤波器的基础上，该算法把运动目标舰艇的航道约束当作输出为0的增加的观测数据加入到测量方程，约束的强度由约束条件的噪声方差确定。提出一种规避因子，用来约束目标状态方程中的航速，基本思想是根据当前估计的目标位置和航速，估计了一个针航行到陆地岛礁或即将航行到陆地岛礁时，用规避因子矩阵来修正航速的方向和大小，避免了出现目标航行到陆地岛礁的情况。计算机模拟结果表明，航速修正处理后不会出现穿越陆地岛礁的运动舰艇航透，同时还能提高对海上运动舰艇辐射源的被动定位精度。     

双基地声纳定位精度和算法研究

根据双基地声纳定位的特点，提出了一种单纯基于声波到达时间(TOL)的双基地声纳定位算法，给出了算法的原理和误差分布。通过数值仿真，研究了基线长度、时间测量误差对算法定位性能的影响。仿真结果表明，TOL算法的定位精度与基线长度有关，随着基线长度的增加，定位精度提高。时间测量误差对算法的定位精度影响较小。与同等条件下单基地声纳定位相比，双基地TOL算法具有更高的定位精度。该研究为多基地声纳新体制的建立，提供了理论依据。     

一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

城市地理信息三维可视化研究

讨论的城市地理信息系统三维可视化技术致力于将传统的地理信息系统和虚拟现实技术结合起来，通过对图形数据和属性数据库的共同管理、分析及操作，实现数据可视化，为城市管理和决策提供准确、及时、全面的信息、依据和手段，促进城市管理的规范和科学化。本文建立的三维可视化城市地理信息系统使用了细节层次(Level of Detail，LOD)显示技术和视景分块调度技术来提高实时性。     

雷达与ESM综合多目标检测、跟踪与识别

为在预警监视系统中对多目标的检测、跟踪、识别过程进行统一处理,提出一种基于跳转马尔可夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波(jump Markov system model Gaussian mixture probability hypothesis density filtering,JMS-GMPHDF)算法的雷达、电子支援措施（electronic support measures,ESM）综合多目标检测、跟踪与识别方法。该方法首先根据不同类别目标设计各自的多目标多模型高斯混合概率假设密度滤波器,并在各滤波器处理过程中同时对高斯项进行编号;然后,根据目标速度与加速度模型信息进行高斯项综合与类别判决,同时根据ESM测量信息进行型号判决;最后,通过航迹综合管理,形成具有运动状态信息以及类别、型号、航迹编号信息的确定航迹。仿真实验验证了该方法能够有效综合雷达、ESM测量数据,在进行多目标检测、跟踪的同时进行正确的类别、型号判决,并形成确定航迹。     

基于混合蚁群优化的天地一体化调度方法

天地测控资源一体化调度问题是一个典型的大规模组合优化问题,优化过程极其复杂,采用单一优化机制的传统蚁群算法求解这类问题时,存在求解效率低且求解性能差的缺陷。鉴于此,提出了采用两种不同融合策略的新型遗传蚁群优化方法(genetic ant colony optimization hybrid algorithm, GA-ACO)求解问题。该方法利用遗传算法的快速搜索、群体性能等优势生成初始蚁群信息素分布,提高了蚁群算法由于运行初期信息素更新较慢导致的较低求解效率和后期早熟引起的较差求解质量。仿真结果表明,相比于基本蚁群算法和遗传算法,混合蚁群算法的寻优性能更好,求解效率更高,更适合解决天地测控资源一体化调度问题。     

快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子

提出了一种快速稳健的自适应非线性尺度特征检测子(fast robust adaptive nonlinear scale feature detector, FRANSFD),通过非线性尺度空间快速求解去除了噪声同时保证了边缘细节,并将自适应选取尺度空间组数、基于加速段检验的自适应通用角点检测子(adaptive and generic corner detection based on the accelerated segment test,AGAST)与框状拉普拉斯滤波器去除边缘响应相结合,兼顾了检测的准确性与实时性。通过与尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)检测子、快速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)检测子、风式特征(KAZE)检测子以及二进制鲁棒性尺度不变的特征(binary robust invariant scalable keypoints,BRISK)检测子的实验对比可知,FRANSFD的5种变换鲁棒性均较强,同时速度也更快。综合性能较KAZE提高约5.76%,速度提高约47%。     

基于VHDL的时延Petri网仿真

在实时控制系统中,常常需要使用时延Petri网对系统进行建模、分析.作者提出了用硬件描述语言对时延Petri网进行描述,用VHDL语言中的wait语句和after语句来模拟Petri网中的时延特性,通过EDA软件工具对时延Petri网进行仿真,获得系统的动态性能,这为时延Petri网的分析提供了新的路径,并为控制系统的设计和电路实现奠定了基础.文章最后给出了一个实例,仿真波形表明了这种方法的正确性.