基于多智能体的编队协同防空决策方案生成系统研究

高技术条件下的现代海战,协同防空已成为编队防空作战的一种主要模式.怎样根据战场态势,科学、快速地制定编队的协同防空决策方案,是编队作战指挥的一个难点.针对这一问题,构建了一个基于多智能体的编队协同防空决策方案生成系统.将编队协同防空决策过程中的主要决策单元抽象为情况判断智能体、任务管理智能体、舰艇决策智能体和编队决策智能体,通过各智能体之间的通信与协作,实现了编队协同防空决策方案的自动生成,为编队指挥员的防空作战指挥提供了科学的辅助决策支持.     

船舶专利（一）

生活垃圾单船自动计量控制系统;顶板舰桥仪表系统;绞吸挖泥船计算机自动寻优疏浚方法;船舶吨位智能测量系统及测量方法;装船机自动作业图形化表现方法及表现装置     

多路声纳换能器绝缘电阻及等效电容智能检测仪研究

针对目前国内装备的大型声纳换能器的几百个基元检测主要还依靠人工采用兆欧表检测方法的落后现状,提出了开发多路声纳换能器绝缘电阻及等效电容智能检测仪的思路,主要介绍了系统组成,绝缘电阻和等效电容检测原理和方法。     

舰船环形区域配电结构及可靠性分析

舰船电网形式的选择直接关系到电力系统供电的可靠性,其重要性不亚于电站。本文首先对舰船电网形式进行了分析研究,然后利用基于可靠性框图的网络分析法,对几种典型的船舶电网进行了可靠性计算,通过对四种船舶电网的对比分析,得到环形区域配电的可靠性水平高于辐射网结构和电源环形网结构,是舰船电网结构发展的方向。     

基于直流区域配电的舰船综合电力系统智能保护方式研究

相对于传统的舰船电力网络,直流区域配电电力网络具有容量大、电能密度大、网络拓扑结构复杂等特点.本文分析了基十时间电流原则的传统保护方法对于直流区域配电电力网络保护的局限性.并从系统论的角度分析了智能保护系统的结构和功能,即数据采集和实时数据库系统实现故障信息的采集、处理,专家系统调用实时数据库、专家数据库,输出决策指令,执行系统快速实现对网络的重构,保护.实例分析表明了该保护方法实现了较好的保护功能.     

公路桥梁结构智能超载报警系统研究

结合工程实践．分析了常规桥梁结构检测与诊断技术存在的缺陷,提出了利用光纤传感技术时桥梁的承载能力进行监测的思路和研究方向。     

高速公路意外事件影响下的车辆跟驰模型

应用智能主体技术,针对双向四车道高速公路意外事件影响下的车辆跟驰行为,建立了基于智能主体的车辆跟驰模型,利用西部高速公路交通调查统计的数据,对车辆主体的间距愿望进行了定量分析,利用比例微分控制确定车辆主体的加速度响应,建立了不同加速度队列的逻辑意图,使模型的加速度响应符合车辆的动力特性。利用开发的EAD-Simulation系统,在特定和随机两种不同过程下对模型进行的测试表明:利用智能主体技术描述高速公路意外事件影响下的跟驰行为,可充分发挥其个性、自治性和自适应性的特点,在主体的属性描述中利用比例微分控制“类阻尼”的特性,可有效地对车辆主体的稳定性进行控制。     

基于认知风险动态平衡的智能汽车跟车模型

针对复杂交通环境下异质车型带来的跟车风险与行车效率权衡的决策难题,在分析自然驾驶数据的基础上,提出基于认知风险动态平衡的智能汽车拟人化跟车模型。首先,针对4种不同的货车-轿车组合跟车模式,建立跟车距离的经验模型,提炼出驾驶人稳态跟车行为中存在的车头时距和逆碰撞时间的“两不变”规律,通过作图法获得平衡线;其次,从驾驶过程中认知风险与加速度响应之间动态平衡的角度揭示了跟车决策的机理,将常用的跟车模型统一在认知风险动态平衡的框架内;最后,提出一种简洁的非线性函数实现认知风险动态平衡的数学表述,利用实测跟车数据验证了模型的准确性。     

基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法

针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示：C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。     

基于场景动力学和强化学习的自动驾驶边缘测试场景生成方法

为解决小概率高风险边缘测试场景的问题,本文提出一种基于场景动力学和强化学习的边缘场景生成方法,实现边缘场景的自动生成,能模拟真实世界中车辆间的对抗与博弈行为的特征。首先将随时间动态变化的场景模型由一组微分方程描述为场景动力学系统;然后利用神经网络作为通用函数逼近器来构造场景黑盒控制器,并基于强化学习实现边缘场景控制器的优化求解;最后以超车切入场景为例,在Matlab/Simulink软件进行仿真验证,结果表明,边缘场景强化生成模型在场景交互博弈、覆盖率和可重复测试等方面具有良好的性能。