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基于DTCWT-VAE的弹道中段目标RCS识别

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系统工程与电子技术 2024年第7期46卷 2269-2275页

作者：王彩云张慧雯王佳宁吴钇达常韵南京航空航天大学航天学院江苏南京211106 北京电子工程总体研究所北京100854

针对弹道目标雷达信号易受环境影响、目标识别准确率低的问题,提出了一种基于双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和变分自编码器(variational autoencoder,VAE)的弹道目标雷达散射截面(radar cross section,RCS)识别法。首先,采用DTCWT对弹道目标RCS动态数据进行预处理,再利用VAE提取目标的隐变量特征,最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别。实验结果表明,与已有方法相比,该方法具有更高的识别概率,且鲁棒性较好。

关键词：弹道目标目标识别雷达散射截面双树复小波变换变分自编码器

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面向复杂多任务的异构无人机集群分组调配

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 972-981页

作者：高程都延丽步雨浓刘燕斌王宇飞南京航空航天大学航天学院江苏南京211106 北京机电工程研究所北京100854

针对复杂多任务下的异构无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群分组调配问题,提出一种基于改进K均值和延迟接受(deferred-acceptance,DA)算法的先聚类后匹配方法。在任务聚类分组环节,通过离群点检测和固定初始聚类中心的方法来提高K... 详细信息

针对复杂多任务下的异构无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群分组调配问题,提出一种基于改进K均值和延迟接受(deferred-acceptance,DA)算法的先聚类后匹配方法。在任务聚类分组环节,通过离群点检测和固定初始聚类中心的方法来提高K-means聚类的精度,并设计余量裕度下的分组均衡性调整策略,在最优性的前提下提高分组的均衡性。在集群匹配分组环节,改进了DA算法,通过任务倾向的偏好列表快速生成预中选方案,并设计两阶段冲突消除来保证匹配的稳定性和收敛性。仿真实验表明,所提方法能够快速有效地解决复杂多任务下的UAV集群分组调配问题,具备良好的最优性和时效性。

关键词：异构无人机集群分组调配聚类延迟接受算法稳定匹配

基于传递熵的空中交通航路网络拥堵传播特性分析

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交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 263-273页

作者：张洪海瞿昕宜沈雪万俊强南京航空航天大学民航学院南京211106 南京航空航天大学通用航空与飞行学院南京211106

为深入剖析空中交通拥堵态势演变特性,辅助空中交通管制,确保航路网络的高效运行,本文研究空中交通航路网络拥堵传播相关问题。首先,选取交通流量、交通密度和交通汇聚度作为航段拥堵评估指标,建立FCM(Fuzzy C-Means)航段交通拥堵状态... 详细信息

为深入剖析空中交通拥堵态势演变特性,辅助空中交通管制,确保航路网络的高效运行,本文研究空中交通航路网络拥堵传播相关问题。首先,选取交通流量、交通密度和交通汇聚度作为航段拥堵评估指标,建立FCM(Fuzzy C-Means)航段交通拥堵状态评估模型;其次,提出基于传递熵理论的航段拥堵传播模型,并分析拥堵与拥堵传播之间的关联性;然后,建立基于传播指数与显著性面积指标的关键航段识别方法;最后,采用广州区域管制扇区内实测数据检验本文提出方法的有效性。研究结果表明:综合考虑宏观和微观特征的拥堵识别模型能够有效地划分航段的交通状态;拥堵传播受时段和拥堵程度的影响较大,夜间时段,畅通态在拥堵传播中占据主导地位,信息传播量比日间高30%,且信息有效期更长;在白天,高拥堵航段在拥堵传播中占主导地位,其信息传播量约为低拥堵航段的1.2倍,但信息有效期较短;广州高空航路网络的拥堵传播呈现明显的时空差异性,拥堵传播高峰时段主要位于12:00-14:00和18:00-20:00,略早于拥堵高峰期,沪蓉航路等东西向主干航路是拥堵传播的关键航路。这些规律可为空中交通管制单位实施管制措施和优化航路结构等提供理论支持。

关键词：航空运输交通拥堵传播传递熵航路网络时空因果关系

融合多工况功率谱密度函数的工作模态分析方法

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振动与冲击 2024年第4期43卷 179-189页

作者：曾舒洪康杰孙嘉宝罗杰南京航空航天大学航天学院南京211106

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集... 详细信息

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集模态与不相关非白激励产生的虚假模态。通过研究发现功率谱密度(power spectral density,PSD)矩阵的秩是FDD方法性能的决定性因素。在此基础上,提出一种新的工作模态识别OMA方法,该方法结合了不同激励工况下的响应PSD函数矩阵,并分别对单个激励工况下的响应PSD矩阵与多工况下的增广响应PSD矩阵进行奇异值分解,通过对比单工况PSD矩阵与增广PSD矩阵在奇异值峰值处秩的变化,识别出包括密集模态在内的结构模态参数,并消除由非白激励产生的虚假模态。采用桁架结构仿真算例和广州塔的工程数据集验证所提方法的有效性。

关键词：工作模态分析(OMA) 非白噪声激励密集模态功率谱密度(PSD)

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局部非线性结构自由界面子结构模态综合法

航空学报 2024年第13期45卷 296-308页

作者：谭星陈卫婷王陶何欢南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室南京210016 南京航空航天大学振动工程研究所南京210016 南京工业大学应急管理学院南京210024

为了提高局部非线性结构的动响应计算效率,提出了一种考虑一般黏性阻尼的自由界面子结构模态综合法。首先,将整体系统按照局部非线性的位置划分为各个线性子结构。然后,利用一种不需要考虑子结构是否有刚体模态的剩余模态集构造方式,构... 详细信息

为了提高局部非线性结构的动响应计算效率,提出了一种考虑一般黏性阻尼的自由界面子结构模态综合法。首先,将整体系统按照局部非线性的位置划分为各个线性子结构。然后,利用一种不需要考虑子结构是否有刚体模态的剩余模态集构造方式,构造出用于降阶的缩减模态集。在降阶过程中,通过忽略与高阶模态相关的阻尼力和惯性力,建立了非线性界面力和模态位移、模态速度之间的近似关系式。基于此关系式,将非线性界面力、模态位移和模态速度作为变量放入状态空间,并利用界面协调关系进行子结构降阶模型综合。最后,通过一个含立方非线性弹簧与阻尼连接的弹簧质量块系统和一个含非线性中介支承的双转子系统对所提方法的有效性进行了验证。

关键词：局部非线性一般黏性阻尼子结构模态综合自由界面双转子系统

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基于强化学习的多无人车协同围捕方法

工程科学学报 2024年第7期46卷 1237-1250页

作者：苏牧青王寅濮锐敏余萌南京航空航天大学航天学院南京211106 南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室南京210016

本文面向无人车协同围捕问题开展研究,提出了一种基于柔性执行者-评论家(SAC)算法框架的协同围捕算法.针对多无人车之间的协同性差的问题,在网络结构中加入长短期记忆(LSTM)构建记忆功能,帮助无人车利用历史观测序列进行更稳健的决策;... 详细信息

本文面向无人车协同围捕问题开展研究,提出了一种基于柔性执行者-评论家(SAC)算法框架的协同围捕算法.针对多无人车之间的协同性差的问题,在网络结构中加入长短期记忆(LSTM)构建记忆功能,帮助无人车利用历史观测序列进行更稳健的决策;针对网络结构中引入LSTM所导致的状态空间维度增大、效率低的问题,提出引入注意力机制,通过对状态空间进行注意力权重的计算和选择,将注意力集中在与任务相关的关键状态上,从而约束状态空间维度并保证网络的稳定性,实现多无人车之间稳定高效的合作并提高算法的训练效率.为解决协同围捕任务中奖励稀疏的问题,提出通过混合奖励函数将奖励函数分为个体奖励和协同奖励,通过引入个体奖励和协同奖励,无人车在围捕过程中可以获得更频繁的奖励信号.个体奖励通过引导无人车向目标靠近来激励其运动行为,而协同奖励则激励群体无人车共同完成围捕任务,从而进一步提高算法的收敛速度.最后,通过仿真和实验表明,该方法具有更快的收敛速度,相较于SAC算法,围捕时间缩短15.1%,成功率提升7.6%.

关键词：无人车协同围捕柔性执行者-评论家算法注意力机制奖励函数设计

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基于迁移学习的室内波束选择优化方法

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 1109-1115页

作者：王俊智仲伟志肖丽君王鑫朱秋明林志鹏南京航空航天大学航天学院江苏南京210016 南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016

使用基于深度学习的室内波束选择方法可以显著提高波束匹配概率和搜索效率,但该方法需要大型数据集来调整其大量可训练参数,导致了额外的系统开销。针对这一不足,结合一种迁移学习技术,使得目标场景神经网络以小数据集方式获得与大数据... 详细信息

使用基于深度学习的室内波束选择方法可以显著提高波束匹配概率和搜索效率,但该方法需要大型数据集来调整其大量可训练参数,导致了额外的系统开销。针对这一不足,结合一种迁移学习技术,使得目标场景神经网络以小数据集方式获得与大数据集相近的匹配精度,从而减小基于深度学习的波束选择方法中数据集大小对匹配结果产生的影响。首先使用大型数据集在一个源场景中对源神经网络进行充分训练,使得网络参数能够充分包含信道状态信息以及环境信息;而后利用源神经网络参数对目标场景中的神经网络进行不同程度初始化,使该神经网络在经过小数据集训练后依然可以获得较好的波束匹配性能。仿真结果表明,针对室内波束选择场景,在数据集有限的情况下,使用迁移学习方法进行波束选择,同样可以获得较高的匹配精度。

关键词：毫米波室内环境波束搜索迁移学习

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基于RBFNN的双星协同仅测角定轨方法

中国惯性技术学报 2024年第5期32卷 449-456页

作者：龚柏春刘一澎马艳红任默南京航空航天大学航天学院南京210016 北京控制工程研究所北京100094 航天系统部装备部北京100094

针对空间非合作目标空间态势感知任务中弱可观测无源定轨状态的快速捕获问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的双星协同稀疏无源测角定轨方法。首先,在限制性三体问题的假设下建立了考虑地球非球形J2项摄动的轨道动力学模型... 详细信息

针对空间非合作目标空间态势感知任务中弱可观测无源定轨状态的快速捕获问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的双星协同稀疏无源测角定轨方法。首先,在限制性三体问题的假设下建立了考虑地球非球形J2项摄动的轨道动力学模型和赤经赤纬测量模型。然后,构建了基于RBFNN的双星协同仅测角定轨框架,设计了训练数据集生成器、数据预处理方法和RBFNN结构。最后,利用地球静止轨道任务进行了数值仿真验证,并对测角频率等参数的定轨敏感性进行分析。仿真结果表明,在240 s内仅进行三次角度观测的条件下,该模型对初始相对距离估计的平均绝对百分比误差约为0.36%,目标轨道速度的估计误差在米/秒量级,可实现高精度的超短弧段稀疏无源测量定轨。

关键词：空间态势感知初始定轨仅测角径向基函数神经网络双星协同

仿生爬壁机器人:研究基础、关键技术及发展预测

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科学通报 2024年第17期69卷 2380-2400页

作者：裴香丽刘书豪师瑞卓魏安民吴志伟戴振东南京航空航天大学机电学院仿生结构与材料防护研究所南京210016

爬壁机器人是移动机器人的重要分支,能代替人工在高危、狭小、恶劣等环境工作.研制仿生爬壁机器人从筛选具有优异攀爬能力的动物,研究其运动行为、机体结构、附着能力、感知控制的规律入手,凝练爬壁机器人设计准则,发展灵活、轻质、微... 详细信息

爬壁机器人是移动机器人的重要分支,能代替人工在高危、狭小、恶劣等环境工作.研制仿生爬壁机器人从筛选具有优异攀爬能力的动物,研究其运动行为、机体结构、附着能力、感知控制的规律入手,凝练爬壁机器人设计准则,发展灵活、轻质、微型、适应性广的移动机器人,为航空、航天、救援等提供必要的装备.这类研究受到基础科学、工程技术和产业应用等领域专家的广泛关注.本文梳理仿生爬壁机器人研究的现状,总结典型攀爬动物的运动行为、附着机制,归纳爬壁机器人的附着方式、移动机构和运动控制等方面的关键技术,分析仿生爬壁机器人附着和移动方式的特点,给出已有爬壁机器人的仿生度,并展望仿生爬壁机器人的核心问题和发展趋势,为未来仿生爬壁机器人的发展提供参考意见.

关键词：仿生爬壁机器人仿生附着机理移动方式控制方法