一种雷达目标识别效果评价装置

    公开(公告)号:CN110308430A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910525308.0

    申请日:2019-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种雷达目标识别效果评价装置,在这个评估过程中,为更充分地利用测试数据,得到更客观的评估结论,用数理统计的方法对正确识别率进行区间估计,引入了直觉区间模糊集,并将正确识别率和错误识别率分别对应到隶属度和非隶属度,在判断方案优劣时,通过构造正负理想解,并计算各方案与理想解之间的距离得到各方案的得分,完成方案评估;本发明提供的一种雷达目标识别效果评价装置采用了置信区间估计的方法对测试数据进行区间值拓展,相对于使用均值直接评价的方法具有测试数据利用率高的优点,提高了评价结果的准确性。

    基于车体坐标系的捷联惯导系统故障检测方法和设备

    公开(公告)号:CN118583196A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410790990.7

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 本发明公开了基于车体坐标系的捷联惯导系统故障检测方法和设备,属于惯性导航技术领域。针对传统的基于导航坐标系下的故障检测方法出现的故障延迟较长问题,本发明利用多普勒雷达、里程计等轴向测速传感器输出的速度信息辅助车载捷联惯导系统完成运动基座初始对准,以提升武器系统的机动性;同时,根据车体轴向测速传感器的输出特性,在车体坐标系下构建等效量测,进一步建立车体坐标系下的残差卡方检验法,对传感器输出故障进行实时检测与隔离。利用该检测方法可以实现车载捷联惯导系统对准和导航,不仅对准、导航精度高、自主性好,同时具备成本较低、可靠性高的优势。

    一种基于强化学习的高速飞行器姿态控制方法及应用

    公开(公告)号:CN118394099A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410467568.8

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明属于高速飞行器姿态控制领域,针对现有的飞行器在控制过程中容易出现抖震现象的问题,提出一种基于强化学习的高速飞行器姿态控制方法及应用。方法包括:步骤1:建立高速飞行器俯仰动力学模型;步骤2:建立高速飞行器侧倾侧角幅值的约束模型;步骤3:确定攻角剖面和高度能量剖面,解析攻角和倾侧角;步骤4:基于步骤3的攻角、倾侧角以及阶梯状混合奖励函数,构建两个神经网络;步骤5:建立基于步骤4神经网络的PID控制器,通过阶梯状混合奖励函数训练神经网络,实现对高速飞行器的姿态控制。本发明拓展了传统PID参数控制决策空间,减少了翻转次数,克服了传统二值决策易于超出边界区域的缺陷,有效提高了任务实现效能。

    一种系统中存在单向影响失效模式时的预测维修方法

    公开(公告)号:CN116823208A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310434746.2

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本发明涉及预防性维修技术领域,具体涉及一种系统中存在单向影响失效模式时的预测维修方法。包括:步骤1:定义条件性能可靠性和基于性能变量的失效率;步骤2:在步骤1的基础上,采用指数平滑中的Holt方法来对性能退化数据进行预测;步骤3:在步骤1的基础上,设计基于Holt指数平滑方法的期望失效次数估计算法;步骤4:在步骤3的基础上,结合基于统计失效时间的失效率建立期望费用率模型;步骤5:在步骤4的基础上,提出维修优化算法及实时决策算法。本发明的方法能够利用实时监测得到的性能退化数据来确定在对系统实施替换前预防性维修的次数以及两次预防性维修之间的时间间隔。

    一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法

    公开(公告)号:CN116524478A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310391738.4

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明属于无人机防御技术领域,具体涉及一种基于运动轨迹挖掘的多分簇结构无人机群反制方法。步骤1:获取无人机群目标图像序列,采用无人机群子分簇检测算法,提取图像中无人机群子分簇;步骤2,针对无人机群子分簇,采用无人机群目标跟踪算法,提取簇内各无人机的运动轨迹,形成无人机群成员轨迹簇;步骤3,针对无人机群成员轨迹簇,建立轨迹相似度模型,通过对比簇内各运动轨迹之间的差异,识别各子分簇的簇首无人机;步骤4,针对子分簇的簇首无人机,采取针对性的反制措施,实现无人机群定向驱离。与传统的逐一反制方法相比,本发明具有可操作性强,经济效益高,设备负担小等优点,能够有效应对多分簇结构无人机群饱和对抗难题。

    一种基于车载惯组与多普勒雷达的组合导航方法及系统

    公开(公告)号:CN111912405A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201910388074.X

    申请日:2019-05-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于车载惯组与多普勒雷达的组合导航方法及系统。该方法包括:获取当前时刻的惯组数据和雷达数据;采用惯组数据中的角增量和雷达数据对载车当前时刻的姿态和位置进行航位解算;采用惯组数据对载车当前时刻的姿态、位置和速度进行惯组解算;将惯组解算对应的姿态数据与航位解算对应的姿态数据做差,将惯组解算对应的位置数据和航位解算对应的位置数据做差;依据差值,采用卡尔曼滤波算法得到当前时刻的系统误差估计值;采用当前时刻的系统误差估计值对解算得到的数据进行误差校正;将经过校正的惯组解算的姿态数据、位置数据和速度数据作为当前时刻的导航数据输出。本发明抗干扰能力强、独立自主性强、导航定位精度高。

    一种黑障情况下惯性基组合导航系统误差补偿方法及系统

    公开(公告)号:CN111896031A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010781187.9

    申请日:2020-08-06

    Abstract: 本发明涉及一种黑障情况下惯性基组合导航系统误差补偿方法及系统,包括:基于惯性导航系统的误差模型,建立误差补偿的系统状态方程;获取当前时刻之前的每个时刻惯性基组合导航系统的量测数据,作为实测数据集合;根据实测数据集合和误差补偿的系统状态方程,采用卡尔曼滤波方法确定上一时刻的系统状态估计值;当前时刻为黑障出现时,根据上一时刻的系统状态估计值采用线性最小方差估计方法,确定当前时刻的系统状态估计值;利用当前时刻的系统状态估计值修正惯性导航系统的误差。通过本发明的上述方法,在黑障环境下对惯导系统进行误差在线补偿,使组合导航系统保持较高的导航定位精度,增强惯性基组合导航系统对黑障等复杂环境的适应能力。

    基于重力异常时变的重力基准图时变修正方法及系统

    公开(公告)号:CN109557594A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811507877.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于重力异常时变的重力基准图时变修正方法及系统。首先由GRACE卫星数据解算获得的重力数据计算得到月重力场模型,选取某月重力场模型为背景重力场模型,两者求差值得到背景重力场下的重力异常变化公式,并对此公式进行滤波以消除南北条带误差的影响;然后对重力场时变影响因素按影响原理进行分类抽象求和得到重力异常拟合公式,并结合滤波后的重力异常变化公式得到重力异常长期变化率,实现对重力异常变化的预测;最终根据重力异常长期变化率确定当前时刻的重力异常时变公式,用于对制备重力基准图所用的原始数据进行时变修正,得到时变修正重力基准图,降低了重力基准图的误匹配率。

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