Coordination Model Research Based on Command Decision Joint Intension

Command Decision Simulation （CDS） is not only an important and difficult issue in the field of simulation, but also a technique issue to be tackled in the course of collective Modeling and Simulation in Joint Operations Experiment Center. CDS can give support to all kinds of simulation. Using computer to realize the Blue side＇s command deci- sion automatic execution in the operation training simulation system can improve training effect. Using computer to realize the lower level command unit＇s automatic command deci- sion can help to reduce the number of controllers and release them from heavy work. It can also enlarge simulation scale and increase the freedom of the simulation entity especially the command entity, thus enhance the authenticity and credibility of the simulation. Ac- cording to the command decision structure and the Joint Intention Theory, the thesis puts forward the method of making use of Coordination Matrix （CM） to realizing cooperation among the entities in CDS and constructs the calculation sketch of Task Execution, Task Monitoring and Task Replanning. At the same time, the thesis brings forward the CDS structure vision based on Partial Global Planning（PGP）. As CM is an indispensable part of combat simulation, the theory and the method of CDS will become an important part for the theory of Combat Simulation.     

基于快速鲁棒性特征的景象匹配

针对光电成像制导景象匹配中图像产生较大几何形变的问题,提出了一种基于快速鲁棒性特征(speeded up robust feature, SURF)的景象匹配算法。SURF提取的图像特征具有尺度和旋转不变性,对灰度不敏感,并能快速运算。算法首先利用仿射变换对基准图像进行3D视角补偿,模拟基准图像在不同视角下的成像,以减小基准图像和实时图像间的视角差异,分别提取两图像的SURF特征,然后根据最小欧氏距离准则提取两图像间匹配的SURF特征点对,根据该特征点对估计基础矩阵,得到两图像的投影关系。仿真结果表明,该算法能够适应光电成像制导中图像的几何形变,实现稳定的景象匹配。     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。     

一种新颖的基于NMF的人脸识别方法

提出了一种新颖的基于非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法,读方法首先对人脸图像作NMF得到由人脸基图像组成的子空间矩阵及其对应的系数矩阵,然后将其重构获得NMF重构人脸图像,进而从原始图像中减去重构图像以获取残差图像.最后对残差图像作局部非负矩阵分解(LNMF)以提取其非负子空间及其系数矩阵,并将两次得到的系数矩阵混合,根据最近邻原则进行识别.在ORL标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有更好的识别率.     

基于Simulink高精度组合导航系统研究与仿真

建立了基于MATLAB/Simulink的组合导航系统仿真模型,并将系统分解成一系列功能相对独立的模块,如轨迹发生模块,捷联惯导解算模块,卡尔曼滤波器模块等.研究并设计了SINS/GPS(RDSS)/CNS/SAR组合导航算法,利用无重置联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,采用全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值;通过每15分钟对导航系统进行重置,有效抑制了无重置联邦滤波器在长时间运行时的发散问题,并进行了仿真验证,仿真结果表明,该组合导航系统具有很高的导航精度,定位精度为5米,姿态精度为0.5角分,仿真模型建立正确,方法采用得当、有效.     

从众心理引起博弈策略的同步振荡

在著名的博弈模型"石头-布-剪刀"模型中加入从众心理的影响,考察从众心理对系统动力学的影响. 其中对利益的渴求和从众心理两个机制相互竞争.从复杂系统科学的角度来看,从众心理在网络中的个体之间起到了很好的耦合作用.当从众心理占据上风时,这种耦合作用可以引起个体之间博弈策略的同步振荡,进而形成宏观的振荡现象.在社会学的某些领域中,这种宏观振荡往往造成不良的后果.所以,如果期望一个稳定的多样策略共存的状态,就要尽力降低从众心理对策略选择的影响.     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

不确定T-S模糊广义系统基于观测器的无源控制

针对一类范数有界不确定性T-S模糊广义系统,研究了其在满足不确定性的基于观测器的无源控制器的设计问题.在状态不可测的情况下给出了使得闭环系统广义二次稳定且无源的基于观测器的控制器存在的充分条件和设计方法.通过求解若干线性矩阵不等式,获得系统的观测增益与控制增益.最后通过数值仿真例子,说明所提出的设计方法可行、有效.     

折叠翼飞行器机翼折叠过程的颤振仿真分析

折叠翼是一种很有前景的变体飞行器设计方案.在折叠过程中,相当于飞机具有多个不同的机翼构型,所以其颤振特性将会发生剧烈的变化.为了提高求解效率,提出用准静态方法代替实时模拟方法来模拟折叠过程,并对折叠翼飞机进行了颤振特性的变参分析.得出了以下两个结论:1)当折叠角进入变体折叠的中间阶段时,机翼的颤振速压降低较大.2)折叠作动器的刚度会明显影响机翼的颤振速压.