多目标空地异构无人系统协同任务分配方法

针对由地面无人车与多无人机组成的空地异构无人系统面向大范围、多目标的协同任务分配问题，以无人系统完成任务时间为优化目标，同时考虑无人机收放、续航能力以及任务时序等约束条件，建立空地异构无人系统的任务分配模型，提出一种多目标空地异构无人系统任务分配方法。结合密度值最大聚类和混合粒子群优化算法，对空地异构无人系统的任务分配问题进行求解，从而得到满足约束条件的全局任务分配结果；通过仿真实验对所提方法进行验证。实验结果表明，该方法能够有效地求解在不同作战环境中的空地异构无人系统的任务分配问题。     

基于增强上下文信息长短期记忆网络的弹道轨迹预测

根据己方观测数据进行弹道轨迹预测是现代陆军实施精准打击的重要一环。针对现有弹道轨迹预测方法存在精度不足且实时性不强的问题，提出一种新的增强上下文信息长短期记忆(CE-LSTM)网络轨迹预测模型，进行弹道轨迹的长期精准预测。在LSTM网络可逼近任意非线性函数且具备长期记忆能力的基础上，构建隐藏层输出混合单元提取短时上下文信息，进一步逼近弹体运动状态；通过建立不同条件下的弹道轨迹的数据集，训练得到具备最优超参数的CE-LSTM网络。实验结果表明，与弹道微分方程组的数值积分解法以及高斯混合模型相比，CE-LSTM网络在预测的精度上优于其他2种方法，预测速度提高了3～10倍，且具备较强的泛化能力。     

行人GNSS/PDR组合导航优化估计方法

基于全球卫星导航系统(GNSS)和行人航位推算(PDR)的组合导航系统是行人导航广泛采用的方案之一。为进一步提高GNSS/PDR组合导航系统的定位精度，提出一种基于图优化的GNSS/PDR组合导航方法。通过构建因子图表示状态和量测信息之间的概率依存关系，过去的所有状态都作为未知量在每一步进行迭代估计，通过最小化整体代价函数获取状态的最优估计。实际场景测试结果表明：与卡尔曼滤波算法相比，新方法能够进一步降低定位的平均误差，提高定位精度；两组实际场景测试的平均水平定位误差都降低了40%以上。实验结果证明了图优化算法可以有效地提高定位精度。