GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

基于CPN的CBTC地面数据通信系统仿真和分析

数据通信系统是影响CBTC系统的控制精度,效率和可靠性.安全性的主要因素.充分利用分层赋时有色Petri网(HCPN),综合CBTC系统的实际通信需求,建立了CBTC地面数据通信系统的分层模型,并在HCPN中引入消息的时间标志,实现对数据传输时间特性的分析.对模型进行实时仿真的结果表明基于以太网的DCS地面通信系统的实时性可以满足CBTC系统的需要,而且影响数据帧传输延迟的主要因素是数据帧长度,而与行车密度关系不大.     

一种动态数据网格副本创建策略设计与仿真

数据网格提供了地理分布的大量共享数据资源,然而互联网的高访问延迟降低了数据访问的效率,创建副本是一个有效的方法,而在何处放置副本是一个具有挑战性的问题.从应用环境和用户访问特征出发,讨论了副本创建位置、粒度和时机,提出了一种基于副本共享组的副本创建模型,可以获得优化的副本创建位置,构造了一个副本创建代价函数,由系统的传输速率、拓扑结构和用户访问特征共同决定.并给出了确定副本创建位置的有效算法.分析和仿真实验表明,自适应副本管理方案具有动态性、适应性和可扩展性,能较好地适应数据网格的特性,可以有效降低访问延迟,提高数据访问效率.     

一种共前缀码的测试数据压缩方案

提出了一种新的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:共前缀码编码(SPCS),它在传统游程使用较短的代码字来代替较长的游程的基础上,进一步探讨游程之间的相关性,使用一位来代替具有与前一游程相同前缀的后一游程的前缀,使需要多位才能表示的代码字的前缀用-位就可以表示,进一步提高了压缩率.相比类似的编码测试数据压缩方案,具有压缩率高、解压控制过程容易实现的突出特点.理论分析和对ISCAS-85和ISCAS-89部分标准电路硬故障集的实验结果证明了本方案的有效性.     

发动机虚拟装配教学实验系统关键技术研究

虚拟装配技术是虚拟现实技术在设计与制造领域的重要应用。在对虚拟装配的研究现状分析和总结的基础上,对发动机虚拟装配的关键技术和虚拟装配系统的实现方法进行了分析和研究,包括基于数据手套的虚拟手操作、实时碰撞检测、装配路径和装配顺序规划等问题。并首次提出了将虚拟装配与发动机教学实验相结合的虚拟发动机装配教学实验系统的构想。最后还展示了利用发动机三维可视化虚拟装配教学实验系统完成虚拟装配操作的实例,并分析了该虚拟装配教学实验系统与传统装配相比较的优势和特点。     

快鸟数据在光学遥感器成像仿真中的应用

针对早期光学遥感成像模拟软件基于地面图像或机载航空图像的情况,提出针对高分辨率快鸟图像进行航天光学遥感器成像仿真的方法。基于高分辨率快鸟图像,采用ISODATA法进行非监督分类,得到土地分类专题图,通过地物光谱数据库进行反射率转换,从而获得地面反射率图像;利用大气辐射传输软件MODTRAN对其进行大气修正,结合卫星遥感器辐射定标系数,最终得到卫星遥感器输出图像。通过系统仿真结果表明,利用快鸟进行光学遥感器成像仿真为伪装效果检验提供一种有效的手段。     

空空导弹通用仿真模型研究

采用统一建模语言的包图,将空空导弹系统划分为不同的类包,使其与外部系统解耦,降低了空空导弹仿真模型的开发和测试的难度。采用模块化设计方法将空空导弹划分为松散耦合的子系统,各子系统采用统一的调度接口,提高了空空导弹仿真模型的通用性和可扩展性。采用类厂模式设计了空空导弹仿真模型的创建接口,使模型可灵活的适用于不同的仿真需求。采用单件模式设计了空空导弹仿真模型的数据库访问接口,使模型与数据解耦,使模型可以适配不同的数据存储和访问方式。通过仿真应用证明了通用空空导弹仿真模型的实用性。     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

一种基于虚拟维修仿真的交互式电子技术手册生成方法

基于并行工程思想,提出了一种基于虚拟维修仿真分析过程的结果数据制作装备交互式电子技术手册(IETM)的方法。主要研究工作为:构建了一种基于主题的IETM内容数据模型(CDM),给出了典型装备IETM的组成结构;分析了典型虚拟维修仿真分析过程中的结果数据;提出了虚拟维修仿真系统和IETM创作系统的并行集成框架,设计了集成接口和相关模型,在产品生命管理平台下实现了二者的集成;在基于Jack软件环境的虚拟维修仿真系统中,以某型榴弹炮为例,进行虚拟维修样机建模、维修任务生成、虚拟维修仿真,最后通过以上结果数据生成了该榴弹炮的4级IETM系统。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.