一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

大型电子系统工程软件可靠性评估方法探析

大型电子系统工程软件可靠性评估方法是当前软件开发研究方面重要的问题,我们依靠当前的科技力量,逐渐摆脱以前一些不科学的评估方法。同时,伴随着市场激烈的竞争环境,没有高端的技术作为支撑,将会被市场竞争所淘汰。最近发展情况可以看到,在电子行业系统研究发展的过程中,一些系统的软件研究逐渐浮出水面。     

电机驱动的车式移动机器人数据驱动控制

针对野外复杂环境下车式机器人常受动力学扰动影响,仅从运动学角度难以实现高性能机器人编队及轨迹跟踪控制的问题,提出一种数据驱动的动力学内环电机控制设计方法。将电机及减速机构看作整体,采用输入输出数据实时辨识动力学模型参数,对动力学内环进行特征建模,针对数据驱动的二阶离散动力学系统模型,设计离散滑模控制器并进行稳定性分析。在微软公司基于物理引擎的机器人仿真平台Microsoft Robotics Developer Studio 4 (MRDS4)进行仿真对比,并将仿真数据导入MATLAB进行分析,通过仿真验证所设计控制方法的整体有效性,在扰动力矩影响较大的野外复杂环境中仍能使机器人保持较快的动态响应速度,在编队中快速响应队形的切换跟踪。     

加权质心定位误差的反向修正法

研究了距离因子g对加权质心定位算法(WCL)定位精度的影响,提出了全局最优g的选取方法。然后研究了未知节点自身位置对WCL算法定位精度的影响,并提出了一种基于估计位置和误差之间关系的反向(EB)修正法。仿真结果表明,全局最优g可以使质心附近区域的定位精度得到显著提高,但不能解决远离质心区域定位精度较差的问题,而EB修正法则可在保持质心附近区域定位精度的同时有效提高远离质心区域的定位精度。     

单透镜成像光谱设备光谱定标方法

针对单透镜成像光谱仪的光谱标定展开研究，利用单色仪扫频方式标记波长与像平面的相对关系，利用汞灯特征谱线进行验证。针对选用的单透镜型号，设计定标方案及步骤，根据方案搭建实验平台，完成实验分析验证，最终结果表明该定标方法适用于单透镜成像光谱设备。