公开(公告)号：CN116878537A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310467739.2

申请日：2023-04-27

Applicant: 北京电子工程总体研究所

Inventor： 陈昊 ,  李嘉玮 ,  周伟 ,  刘珊 ,  闫晓勇

IPC: G01C23/00

Abstract: 本发明实施例公开一种机动目标状态估计方法、计算机设备及介质。在一具体实施方式中，该方法包括：对网络节点进行分配得到第一类节点和第二类节点，并初始化所述网络节点的估计值与协方差矩阵；利用第一滤波算法计算所述第一类节点的估计值与协方差矩阵，及利用第二滤波算法计算所述第二类节点的估计值与协方差矩阵；对所述网络节点进行信息交互和信息融合；在完成所述信息融合后，更新所述网络节点的估计值与协方差矩阵。该实施方式对不同观测精度的传感器节点采用不同的滤波算法，在融合阶段实时计算权重矩阵，在保证估计精度的同时大幅降低计算复杂度，完成对机动目标的有效估计。

公开(公告)号：CN116519009A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310472931.0

申请日：2023-04-27

Applicant: 北京电子工程总体研究所

Inventor： 陈昊 ,  王捷 ,  闫晓勇 ,  李嘉玮 ,  刘珊 ,  周伟

IPC: G01C23/00

Abstract: 本发明实施例公开一种用于间歇观测条件下的机动目标状态估计方法。在一具体实施方式中，该方法包括对网络节点的估计值与协方差矩阵进行初始化；对所述网络节点进行相关矩阵计算；根据所述相关矩阵计算权重矩阵；根据所述权重矩阵进行信息融合，得到更新后的估计值与协方差矩阵。该实施方式通过利用邻居节点的原始观测信息，弥补了间歇观测条件下观测量不足的问题，在融合阶段实时计算权重矩阵，根据邻居节点的估计精度动态调整融合权重，完成对高机动目标的有效估计。

公开(公告)号：CN113283164A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110531708.X

申请日：2021-05-17

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京电子工程总体研究所

Inventor： 宋晓 ,  龚开奇 ,  魏宏夔 ,  李勇 ,  禹航 ,  李嘉玮 ,  周军华

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法的飞行器无动力段性能优化方法，包括以下步骤：S1.建立飞行器无动力段的动力学方程；S2.基于动力学方程通过仿真遍历全程恒定攻角序列，获取飞行器的最佳恒定攻角值；S3.基于全程恒定攻角序列获取若干个染色体，完成随机初始化种群；S4.将初始化种群作为父代种群进行选择、交叉、变异，得到子代种群，进而得到最优解，并不断迭代更新父代种群和最优解记录，迭代结束后，得到近似最优解；S5.基于近似最优解，对攻角序列末段进行局部迭代寻优，得到更优解，并与最佳恒定攻角进行对比。本发明显著提升了飞行器无动力段的最大航程，以遗传算法为代表的智能算法在求解复杂非线性工程问题时具有显著优势。

公开(公告)号：CN113283164B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202110531708.X

申请日：2021-05-17

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京电子工程总体研究所

Inventor： 宋晓 ,  龚开奇 ,  魏宏夔 ,  李勇 ,  禹航 ,  李嘉玮 ,  周军华

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法的飞行器无动力段性能优化方法，包括以下步骤：S1.建立飞行器无动力段的动力学方程；S2.基于动力学方程通过仿真遍历全程恒定攻角序列，获取飞行器的最佳恒定攻角值；S3.基于全程恒定攻角序列获取若干个染色体，完成随机初始化种群；S4.将初始化种群作为父代种群进行选择、交叉、变异，得到子代种群，进而得到最优解，并不断迭代更新父代种群和最优解记录，迭代结束后，得到近似最优解；S5.基于近似最优解，对攻角序列末段进行局部迭代寻优，得到更优解，并与最佳恒定攻角进行对比。本发明显著提升了飞行器无动力段的最大航程，以遗传算法为代表的智能算法在求解复杂非线性工程问题时具有显著优势。