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公开(公告)号：CN109388575A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811265856.6
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件测试静态分析技术领域，具体涉及一种静态分析辅助方法，其包括：静态分析结果提取模块提取静态分析工具的静态分析测试结果；静态分析结果整理模块解析静态分析后的静态分析测试结果，并将静态分析测试结果映射至安全子集细则GJB8114中的标准要求，形成映射整理后的静态分析测试结果；报告生成模块将映射整理后的静态分析测试结果依据报告模板生成测试报告。与现有技术相比较，本发明技术方案通过采取上述技术措施，该方法可以有效提高静态分析效率，降低测试人力成本，提高了测试工作质量，降低了软件质量风险，节约时间成本和人力成本。本项目中研究的针对静态分析工具可以为自动化测试提供指导。
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公开(公告)号：CN114327587B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210008604.5
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种嵌入式军用软件质量评价方法、系统及存储介质，属于软件开发与测试领域，解决了现有嵌入式军用软件质量评价方法难以操作与实施的问题。该方法包括：建立质量度量模型；根据嵌入式军用软件的功能特性对所述质量度量模型进行裁剪，进而根据所述嵌入式军用软件的不同等级优化所述质量度量模型中各评价指标的权重，进而获得相应等级的嵌入式质量度量模型；从所述待评价嵌入式军用软件的研发阶段数据与测试阶段数据获得度量元值；基于所述待评价嵌入式军用软件的等级及度量元值利用相应等级的所述嵌入式质量度量模型获得所述待评价嵌入式军用软件的质量评价结果。
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公开(公告)号：CN115563861B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202211173079.9
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种雷达导引头智能跟踪算法的性能综合评估及优化方法，属于软件测评与改进技术领域，解决了现有技术中针对复合雷达导引头智能跟踪算法，评估指标不全面、评估结果不准确以及无法基于评估结果对算法参数进行优化等问题。通过基于不同雷达导引头试验件下的算法的评估试验，获得评估试验数据；利用赋权优化算法和混合赋分机制，对评估试验数据进行三次加权融合，得到算法性能综合评估结果；构建多个参数评估用例，并进行三次加权融合，对算法的参数进行优化，获得优化后的雷达导引头智能跟踪算法。该方法针对具有复杂结构和参数的目标跟踪智能算法或软件的评价结果全面、可靠，准确性强，并能持续改进算法性能。
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公开(公告)号：CN115327916A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211053382.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种高机动飞机气动参数摄动的自适应补偿控制方法，属于飞行控制技术领域，解决了现有技术中没有针对高机动飞机气动参数摄动的补偿方法，存在无法自动修复高机动飞机的气动参数摄动、飞行稳定性差的问题。通过获取高机动飞机的实际姿态角和滤波后的期望姿态角，得到姿态角误差，并结合滤波后的期望姿态角，进行反步动态逆控制处理，获得参考角速度；获取高机动飞机的实际角速度，与滤波后的参考角速度做差，得到角速度误差，对气动参数摄动进行自适应摄动估计，并结合角速度误差和滤波后的参考角速度，对高机动飞机进行自适应摄动补偿控制，对气动参数摄动进行修复。实现了对高机动飞机气动参数摄动的补偿控制，保持稳定飞行。
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公开(公告)号：CN112463641A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011487500.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种用于软件缺陷核查的故障模式集构建方法及系统；其中方法包括如下步骤：对软件系统的各配置项软件进行分类，以确定各配置软件的类型；根据各类型的各配置项软件的执行任务方式，得到各配置项软件的功能模式；获取与软件系统相关的软件的历史缺陷数据，经过数据处理后，建立故障数据集合；结合所述各配置项软件的功能模式和故障数据集合挖掘与功能模式对应的故障模式，形成故障模式集。本发明从软件的功能层面有效预测软件的缺陷，可有效解决状态爆炸的问题，达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109388574A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811265791.5
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件测试静态分析技术领域，具体涉及一种静态分析辅助系统，包括：静态分析结果提取模块，用于提取静态分析工具的静态分析测试结果；静态分析结果整理模块，用于解析静态分析后的静态分析测试结果，并将静态分析测试结果映射至安全子集细则GJB8114中的标准要求，形成映射整理后的静态分析测试结果；报告生成模块，用于将映射整理后的静态分析测试结果依据报告模板生成测试报告。与现有技术相比较，本发明技术方案通过采取上述技术措施，该方法可以有效提高静态分析效率，降低测试人力成本，提高了测试工作质量，降低了软件质量风险，节约时间成本和人力成本。本项目中研究的针对静态分析工具可以为自动化测试提供指导。
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公开(公告)号：CN115327916B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211053382.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种高机动飞机气动参数摄动的自适应补偿控制方法，属于飞行控制技术领域，解决了现有技术中没有针对高机动飞机气动参数摄动的补偿方法，存在无法自动修复高机动飞机的气动参数摄动、飞行稳定性差的问题。通过获取高机动飞机的实际姿态角和滤波后的期望姿态角，得到姿态角误差，并结合滤波后的期望姿态角，进行反步动态逆控制处理，获得参考角速度；获取高机动飞机的实际角速度，与滤波后的参考角速度做差，得到角速度误差，对气动参数摄动进行自适应摄动估计，并结合角速度误差和滤波后的参考角速度，对高机动飞机进行自适应摄动补偿控制，对气动参数摄动进行修复。实现了对高机动飞机气动参数摄动的补偿控制，保持稳定飞行。
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公开(公告)号：CN117235472A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311202700.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明为一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统，属软件评测领域，包括模拟移动目标对导引头测试，基于神经网络跟踪算法获取导引头对移动目标的多个跟踪性能指标数据；基于多个跟踪性能指标数据，对每个跟踪性能指标数据分别通过线性赋分和加权融合转化为单指标评分结果；判断是否存在低于单指标评分下阈值的单指标评分结果，若存在则综合性能评估结果为0；若不存在则将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分后，与不具备仲裁条件的单指标评分结果加权融合计算得到综合性能评估结果；判断综合性能评分是否具备仲裁条件，不具备则归零，否则保留，获得综合性能评估结果。解决导引头神经网络跟踪算法缺乏专门性能评估方案问题。
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公开(公告)号：CN114779743A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210465013.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种随机姿态高超声速飞行器的舵面微小故障容错控制方法，属于飞行控制技术领域，解决了现有技术中故障修复成本高、针对随机姿态高超声速飞行器的容错控制适应性和可靠性差、容错控制效果难评估等问题。通过开展随机姿态高超声速飞行试验，对所述随机姿态高超声速飞行器的控制系统模型施加微小故障和干扰，获得随机姿态角的实际PDF；采用模糊观测器对施加所述微小故障和干扰后的舵面进行故障观测以得到故障估计值；获得所述随机姿态角的期望PDF；基于所述故障估计值以及容错控制算法，利用所述随机姿态角的实际PDF和期望PDF得到自适应容错控制器，进行舵面故障的容错控制修复。实现了针对随机姿态高超声速飞行器早期微小故障的容错控制。
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公开(公告)号：CN114490396A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210103297.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36 , G06F8/10 , G06F40/194 , G06F40/216 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种软件测试需求挖掘方法和系统，包括以下步骤：获取不同类型软件的故障描述信息，基于所述故障描述信息采用基于均值漂移聚类的故障树分析法建立软件故障模式知识库，所述软件故障模式知识库包括软件类型、软件功能、故障模式和测试点；根据待测软件的软件类型和软件功能，在软件故障模式知识库中查找与待测软件功能对应的故障模式和测试点，对于每个与待测软件功能对应的测试点，采用相似度匹配算法判断所述测试点是否存在于待测软件功能的测试需求文本中，若不存在，则将该测试点及对应的故障模式推送给测试人员。
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