一种高度可配置的模块化仿真系统设计模式

计算机仿真为复杂系统设计、建设和应用优化提供了必要的验证手段。随着复杂度的增加,为了快速应对仿真需求的变化,对仿真系统的可配置性提出了更高要求。分析了仿真模型的可配置性和耦合因素的不利影响,提出了一种高度可配置的模块化仿真系统设计模式,通过实现仿真模型的可配置性来间接构造一个开放、易扩展的仿真系统。结果表明：可以在牺牲掉部分实时性的情况下实现仿真系统的高度可配置性以及仿真模型的共享和快速重用。     

基于简化SSKF的SINS/GNSS紧耦合算法

针对捷联惯导(strapdown inertial navigation system,SINS)/ 全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)紧耦合滤波算法中状态方程线性、观测方程非线性的特点,对超球面单型卡尔曼滤波器(spherical simplex Kalman filter,SSKF)进行了简化:采用普通卡尔曼滤波的状态矢量预测和SSKF的观测值预测及滤波更新完成滤波计算,省去了SSKF状态矢量预测时sigma点生成和对每个sigma点进行状态矢量预测和加权求和的过程,在不损失滤波精度的基础上缩短了滤波计算耗时。经过数学仿真验证,在SINS/GNSS紧耦合中,简化SSKF与SSKF几乎可到达一致的滤波估计精度,而且简化SSKF的计算耗时更短,效率更高。     

概率神经网络多历元残差RAIM算法

民用航空领域中，为提高接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)算法对故障偏差的检测能力，降低最小可检测偏差，提出了一种概率神经网络多历元残差RAIM算法。该算法基于概率神经网络构建4层故障卫星检测模型，利用方差膨胀模型建立伪距残差故障类与无故障类训练样本，通过粒子群优化算法优化概率神经网络的平滑参数以满足误警率要求，从而计算输入多历元伪距残差与故障类和无故障类训练样本的相似程度，判断卫星是否出现故障。仿真实验结果表明，优化平滑参数可提高所提算法故障检测性能。相比加权最小二乘RAIM算法和高级RAIM(advanced RAIM, ARAIM)算法，所提算法在不同故障情况下可提高小伪距偏差的检测性能，降低不同故障情况下的最小可检测偏差。     

云计算环境下仿真模型资源虚拟化研究

针对传统仿真技术在应对大规模复杂系统仿真方面的局限性,提出一种在云计算环境中构造的仿真系统.该系统将仿真模型作为一种资源进行虚拟化,并将仿真模型和由其构成的仿真流程作为服务提供给用户.首先阐述了云计算环境下仿真系统的基本概念,接着从仿真模型的定义、接入方式和调用方式对仿真模型的虚拟化进行了研究,随后描述了由仿真模型构造仿真流程的方法和驱动其运行的策略.搭建了针对全球卫星导航系统GNSS的仿真系统原型,通过其运行验证了在云计算中构造仿真系统的可行性和仿真模型资源虚拟化技术的有效性.     

应用遗传算法的多星座保护级别优化方法

增强型接收机自主完好性监测算法（ARAIM）能够在精密进近段为飞行器提供完好性保护。针对提高ARAIM算法在中国地区可用性的优化问题,提出一种基于遗传算法的垂直方向保护级别（VPL）优化方法。该方法在理论层面对VPL方程进行推导,将最大值函数最小化问题转化为目标规划求最优问题,利用遗传算法的寻优特性避免了优化中奇异点的出现,通过优化分配连续性风险和完好性风险,实现了对VPL值的优化。为了验证该优化方法的有效性,利用跟踪站采集到的GPS、GLONASS和BDS 3个导航系统播报的真实卫星星历数据,对VPL值进行了分析,分析结果表明该方法的平均优化率达到9.9%。