一种改进的K-means聚类方法在惯导系统中的应用

为了提高高维数据聚类精度,提出了一种基于数据分布规律的K-means聚类方法。通过K-means聚类粗略寻找高维数据分布规律,构造不同的自适应因子对聚类数据进行综合K-means聚类精度校正。将所提出方法应用于平台惯导系统标定数据聚类中,计算结果表明该方法可以很好的对加速度计标定数据进行聚类和评价,具有较好的实际应用价值。     

视景仿真中的远程水下航行器坐标变换实现

随着远程水下航行器的出现,仅选用地面坐标系作为惯性系已不能满足精度要求。考虑地球曲率的影响,推导出水下航行器常用坐标系的方姿数据转换公式;并针对目前水下航行器与视景仿真之间坐标体系不匹配的问题,提出了用图形组合变换的方法实现AUVs解算方姿在视景通道中正确显示以及在不同坐标系下同步显示的功能。文中提出的坐标变换仿真方法具有一定的通用性,也可应用于其它远程UUVs、鱼雷等水下航行器的视景仿真建模,并且是开展水下航行器定位、路径规划等研究的有效手段。     

基于灰色权聚类的国防科技动员能力评估

为减少主观因素影响、提高国防科技动员能力评估的准确性,提出一种基于灰色权聚类的评估方法。通过分析国防科技动员体系构成要素,构建了国防科技动员能力评估指标体系,采用灰色权聚类理论处理专家打分数据,对国防科技动员能力进行综合评估,依据评估结果提出国防科技动员体系的改进建议。评估实例结果表明,笔者提出的灰色权聚类国防科技动员能力评估方法具有可行性和适用性。     

基于粗糙集-逼近理想解排序的辐射源威胁排序方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题,提出逼近理想解排序（TOPSIS）法与粗糙集（RS）理论相结合的算法,构建一套完备的辐射源威胁等级排序模型,解决在没有先验信息条件下实时定量衡量辐射源威胁程度。针对TOPSIS方法中构造标准化决策矩阵时数据赋权的主观局限,运用粗糙集理论计算评价指标与评判结果的粗糙依赖度,确定评价指标权重,规避主观赋权的片面性。仿真结果与原始数据相符,证明所提方法的有效性,进一步量化威胁程度,有助于更精细准确排序。该方法具有工程实用价值,可以运用于辐射源威胁评估。     

优势决策信息系统规则获取方法及应用

鉴于已有优势决策信息系统规则获取方法存在不足,如得到规则较少、规则正确率不高等,定义优势决策辨识集和辨识矩阵,给出优势决策信息系统的属性约简方法;引入基于优势关系的粗糙集方法将对象进行优劣排序,并结合决策属性剔除不合理对象,将不协调优势决策信息系统转化为协调优势决策信息系统;提出协调优势决策信息系统的规则获取方法,该方法符合自然推理过程,直观性强,在充分挖掘系统蕴含信息的基础上,保证了规则的正确性;将该规则获取方法应用于雷达对抗目标威胁评估简单可行,并为解决属性含有“偏好信息”的决策问题提供了新的思路。     

高服务质量两级复用算法研究

针对空间数据系统特点和性能需求,对高级在轨系统（AOS）两级复用算法进行了研究。提出了根据包长和到达率等参数选取最优化包复用效率的时间,作为包信道复用时间上限的包信道复用算法,与根据数据实时性、帧长度、到达率自适应选择调度时隙长度和时隙数的虚拟信道（VC）复用算法,并分别从复用时延、复用效率、丢失率和吞吐量等方面进行了仿真。研究结果表明：新两级复用算法能够有效地限制处理时延,降低丢包率和丢帧率,提高复用效率和吞吐量,满足未来空间数据系统低时延和高吞吐量等服务质量（QoS）需求。     

战斗机高空综合环境模拟舱压カ控制策略研究

高空综合环境模拟舱能够实现高空温度、压力和湿度等参数模拟,对军用战斗机环控系统研究具有重要意义。在多参数综合模拟试验时,传统的试验方法和控制策略不能很好地实现压力与其它环境参数的解耦控制,造成无法快速准确地实现多综合参数模拟。为此,提出单独采用抽气阀控制环境舱压力的试验方法,结合提出的基于非线性补偿的二自由度PID压力控制策略快速控制舱内高度。该控制策略引入非线性补偿环节克服抽气阀的非线性流量特征,同时引入二自由度PID克服压力超调,提高压力调节速度。新的试验方法和压力控制策略为实现多环境参数解耦控制提供了保证,同时能提高模拟舱内无超调压力控制精度和响应速度。该压力控制篥略同样适用于其它压力控制场合。     

基于数据包络分析的装备效能稳健评估方法及其应用

针对传统方法没有考虑普遍存在于装备效能评估中的评估风险问题,提出了一种旨在降低评估风险的装备效能稳健评估方法。该方法的核心思想是在评估过程中最大程度地尊重评估信息的特点和在评估各个环节实行严格风险控制。从不同角度建立不同的指标体系,从而得出不同分类的指标元(末级指标),并利用关联矩阵对指标元进行聚类与优化;利用区间灰数表达指标的定性定量信息,并计算出各指标权重;利用数据包络分析(DEA)方法进行效能评估;运用风险评估模型对评估结果的风险水平进行检验。应用该方法进行某型步枪效能评估的实例证明了该方法的可行性和有效性。     

循环冗余校验分布式算法的理论推导及FPGA实现

循环冗余校验(CRC)算法广泛应用于测控及通信领域以提高数据传输的可靠性。传统的按位计算CRC校验值的方法不能满足高速信号处理的要求。利用FPGA查找表结构以及并行分布式运算的特点,在很大程度上可以突破处理速度上的瓶颈。本文对CRC分布式算法进行了公式推导,该方法可以衍生出针对任何阶次生成多项式以及任意处理位宽的CRC分布式算法。该算法在实际应用中获得了很高的处理速度和很好的稳定性。