基于USB总线的通用武器仿真系统设计与实现

为满足综合航电仿真系统和工程任务需求设计实现了一种通用武器仿真系统;采用综合式的系统架构,1553B总线和离散量I/O信号采用分立式,数字仿真模块采用联合式,共同实现武器系统的仿真,减少了系统硬件资源的消耗;使用USB总线作为计算机控制、通信总线,解决了设备即插即用和热插拔的问题;通过与外挂仿真系统的仿真测试,将实验数据与其他武器仿真的原始数据进行比对,发现仿真测试系统的实验数据准确、完整,开发的基于USB总线的通用武器仿真系统满足设计要求,可应用于实际工程。     

遗传算法和粗糙集相结合的航空电子系统故障诊断方法研究

提出了一种将遗传算法和粗糙集理论相结合的航空电子系统故障诊断方法。该方法运用遗传算法对系统输出的连续数据进行离散化，运用粗糙集理论提取知识规则，用得到的规则进行系统的故障诊断。同时给出了一种运用粗糙集理论增减规则库中规则的方法，以便快速提取新样本知识。仿真实验和某型航空电子系统的实际应用表明：该方法能够有效诊断系统故障且诊断效率高。     

模糊非线性随机微分对策的鲁棒设计

研究模糊不确定微分对策的鲁棒性。采用Takagi-Sugeno模糊模型描述多人非合作的非线性随机微分对策系统,并将全局模糊模型表示成不确定的形式,采用鲁棒次优H∞控制策略,定义了微分对策系统的鲁棒控制,并设计出稳定的模糊控制器。     

多变量广义预测控制系统的稳定性和鲁棒性

分析了多变量广义预测控制系统的稳定性，建立了一些新的稳定性定理，揭示了设计参数Ｎ，ＮＵ，λ和系统稳定性之间的关系，证明了存在有限时域使闭环系统指数稳定。分析了系统的鲁椿性，建立了鲁棒性分析定理，揭示了系统鲁棒性与无扰动的闭环系统稳定度和振荡性之间的关系，指出了广义预测控制中参考模型和观测多项式的应用可改善系统鲁棒性。     

一种多变量滚动式LQG自适应控制及其稳定性

提出了一种新的基于状态空间模型设计的多变量滚动式优化多步目标函数的ＬＱＧ自适应控制算法，分析了这种滚动优化ＬＱＧ控制闭环系统的稳定性，给出了一些新的稳定性条件，证明了存在有限时域使闭环系统指数稳定，而且至少具有１／α的稳定度，其中α可由设计者给定，从而将闭环系统的极点配置在预期的区域内，提高了系统的鲁棒度，增强了系统的鲁棒性。     

基于正态云自适应遗传算法的无人机航路规划

为了克服标准遗传算法在无人机航路规划中存在的搜索速度慢、容易陷入局部最优等缺点,应用一种基于正态云改进的自适应遗传算法。建立无人机航路规划模型,将地理直角坐标系旋转,引入转弯角度约束,简化遗传编码的复杂度。改进算法由X条件云发生器产生种群的交叉概率和变异概率组成。正态云滴的稳定倾向性保护较优个体从而对全局最优值进行自适应定位,随机性保持个体多样性从而避免搜索陷入局部极值。仿真结果表明,该算法能使无人机在战场环境中快速地选择最优航路,规划的效率和成功率相对于标准遗传算法有明显提高,具有良好的应用前景。     

一种基于强化学习的UAV目标搜索算法*

针对未知环境中无人机（unmanned aerial vehicles, UAV）目标搜索问题进行研究。建立UAV目标搜索模型,将强化学习理论应用于目标搜索问题中。提出一种未知环境中基于Q学习的UAV目标搜索算法,并将其与基于D-S证据理论的UAV搜索方法进行仿真比较。仿真结果显示此算法收敛且UAV快速搜索到了目标,此结果表明,通过对UAV在设定条件下的强化学习训练,可以使其具备一定的环境适应能力,UAV在没有任何目标信息的战场环境中能够有效执行搜索任务。     

无抖振全程滑态离散变结构控制算法

针对离散时间系统的变结构控制问题,对常规离散变结构抖动产生原因的分析,结合全程滑态变结构算法,给出了改进的离散趋近律。仿真结构表明,该方法是可行的,减小了系统的抖动,并从一开始就保证了系统的稳定性。     

基于混合蛙跳算法的协同空战火力分配

针对超视距多机协同空战中的火力分配（WTA）问题,建立了协同空战火力分配的数学模型,提出了采用混合蛙跳算法（SFLA）来求解协同空战火力分配问题,根据无约束化的编码方式,结合交叉、变异的遗传操作,提高了算法的收敛速度以及全局搜索能力,能有效避免陷入局部最优。仿真结果表明,所提出的混合蛙跳算法在解决协同空战火力分配问题中具有高效可行性。     

一种不确定信息条件下的威胁估计方法

未来复杂战场环境下信息具有高度不确定性,对于不同类型的目标很难客观地估计其威胁等级。针对该问题,采用粒计算的有关理论建立了可实时更新的威胁估计信息系统,基于决策逻辑语言提取出极小化的规则集,它反应了信息系统所包含的专家经验知识。通过分析知识的不确定性,并给出其不确定性表示,提出了相应的知识推理策略,从而可以对复杂情况下的不同类型多目标进行有效的威胁估计。