第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会（CCSSTA2021）
基本信息
2021-07-01
2021-07-01
中国自动化学会;中国系统仿真学会;
会议文集
21. 基于构件化虚拟仪表显示平台研究与应用
摘要： 随着新时期多元化的作战任务以及工业化发展,军事和民用装备的需求不断提升,陆空两用平台的研发和升级标准也必将朝着规范化发展.构件化虚拟仪表显示平台作为信息可视化和操控标准化的核心,是陆空平台综合信息显示系统的重要组成部分.构件化显示平台以优化陆空机动平台的研发、设计和维护作为出发点,同时兼备战时需求和满足未来信息化的发展趋势,采用工程化设计思想、层次化软件布局及构件化思想的人机交互设计理念.基于构件化、串口通信、数据字典、模式转换等技术,构建一种提高软件生产率,降低开发成本,具备低耦合度,满足人机交互友好性等特征的综合信息显示平台.
提交时间：2021-07-01
22. 基于海面散射特性建模的宽幅SAR图像CFAR检测方法
摘要： 宽幅合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像远距端和近距端的本地入射角跨度较大,受海面后向散射特性影响,本地入射角的变化会带来海洋目标信杂比的明显差异.直接采用传统的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法,通过预设一个虚警率来计算检测阈值,会导致近距端的目标检测性能急剧下降.本文通过海面散射特性建模来分析宽幅SAR图像上目标信杂比(Signal to Clutter Ratio,SCR)受本地入射角的影响,并根据分析结果得到不同本地入射角下虚警率的合理预设值,提出一种根据本地入射角调整预设虚警率的CFAR检测方法,对于同一景SAR图像的不同位置,利用不同的预设虚警率求取检测阈值.实验结果表明,相比于传统的CFAR算法,本方法可有效提高宽幅SAR图像海洋目标检测性能.
提交时间：2021-07-01
23. 基于海洋捕食者算法的电池分数阶模型参数辨识
摘要： 电池的等效电路模型无法很好地表征其阻抗谱特性,通过引入常相位原件建立的分数阶模型,是对阻抗谱特性的一个很好的解释.模型的参数辨识工作正是模型建立的重中之重.本文首先通过阻抗谱测试获得电池在频域范围的阻抗特性,通过数据拟合方法获得各参数的范围.其次,基于电池在时域范围的电流-电压数据,采用海洋捕食者算法对电池在荷电状态全域内进行参数辨识优化.最后,使用不同的电流-电压数据对建立的电池分数阶模型进行了验证.结果表明,分数阶模型对电池的输入-输出特性有着很好地拟合结果,模型端电压均方根误差为15.19mV,平均绝对误差为11.87mV,端电压误差百分比维持在1.5％以内.
提交时间：2021-07-01
24. 基于互补滤波的便携式移动机器人姿态解算方法
摘要： 在机器人惯性导航中,由于陀螺仪和加速度计存在漂移和噪声干扰,扩展卡尔曼滤波和粒子滤波计算量较大.本文采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角.文中采用四元数法对姿态运动进行描述,分析了姿态角的解算过程,建立了系统和传感器模型,仿真比较了四元数扩展卡尔曼滤波、线性互补滤波和Mahony互补滤波算法.结果表明,Mahony互补滤波和扩展卡尔曼滤波在进行姿态解算精度相近的情况下,Mahony互补滤波算法的计算量小于扩展卡尔曼滤波,能更好地应用在低成本的嵌入式系统上.
提交时间：2021-07-01
25. 基于卡尔曼滤波分解的安全动态状态估计
摘要： 本研究讨论了存在稀疏完整性攻击时的线性定常高斯系统的状态估计问题.攻击者可以控制m个传感器中的p个,并可任意改变其测量值.在宽松的假设下,可以将最优卡尔曼估计分解为局部状态估计的加权和,其中每个局部状态估计仅使用单个传感器测量值导出.此外,提出了一种基于凸优化的方法,以取代加权和方法,将局部估计结合成一个更安全的状态估计.结果表明,当所有传感器都是良好的时,所提出的估计器与卡尔曼估计器有一定的概率是一致的;当p个传感器被破坏时,提供了一个充分条件,使估计器能稳定的对抗(p,m)-稀疏攻击.最后给出了一个算例来说明所提出的状态估计方案的性能.
提交时间：2021-07-01
26. 基于宽度神经网络的2比特量子态的估计
摘要： 本文通过设计含有两个隐含层,且隐含层的神经元节点数为300的宽度神经网络实现对量子态密度矩阵的重构.通过量子密度矩阵与系统输出测量值之间的对应关系,构造出训练和验证神经网络的输入与输出样本对,分别设计并训练出量子本征态、叠加态和混合态的神经网络,并用训练好的宽度神经网络估计器对随机产生的密度矩阵进行估计验证.数值仿真实验结果表明,所提出的神经网络估计器能够高精度的实现量子态估计.
提交时间：2021-07-01
27. 基于强化学习的锂离子电池健康感知快充控制
摘要： 锂离子电池已成为电动汽车动力源的主要选择.汽车充电策略会影响电池的充电时间、循环寿命及运行安全,研究并选取合适的充电策略可以有效改善用户的使用体验.使用大电流充电可以有效缩短电池的充电时间,但持续的高电流会使充电过程产热严重,降低能量的使用效率,且存在安全隐患,同时还会加速电池容量和功率的衰减.为了解决上述问题,本文基于强化学习,将Q-learning算法与锂电池充电模型相结合,设置合适的奖励机制及约束条件,在充电时间和容量损失之间做权衡,最终得到相应的充电电流序列.与传统的多级恒流恒压充电方式相比,保证了充电的时间,并有效地延缓了电池的老化.
提交时间：2021-07-01
28. 基于认知地图的环境表达
摘要： 本文对环境认知表达问题的研究现状进行了综述.首先介绍了环境空间中的认知描述,结合智能模拟及环境交互所产生的不同知识载体对该领域当前研究热点和前沿进行了分析阐述.根据环境空间底层信息知识载体的不同,将认知地图分为:基于神经学的认知制图、PLAN认知地图、SSH空间语义分层框架、ASR绝对空间表达以及灰色定性地图,并就其各自的特点分别进行阐述与分析.最后指出该研究领域有待解决的若干问题.
提交时间：2021-07-01
29. 基于深度卷积神经网络的锂离子电池健康评估
摘要： 锂离子电池由于具有诸多优点,已经在多个工程领域广泛应用.为了保证锂离子电池使用过程中的安全性,需要对锂离子电池进行可靠的健康状态(State-of-Health,SOH)估计.本文提出了一种基于深度卷积神经网络的锂离子电池SOH在线估计方法,并利用美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的锂离子电池老化循环数据集验证了该方法的有效性.与传统的数据驱动方法相比,此方法在锂离子电池容量的在线估计中表现出更高的精度和鲁棒性.
提交时间：2021-07-01
30. 基于深度强化学习的时间协同制导方法及仿真
摘要： 在讨论强化学习和深度强化学习基本原理的基础上,将协同工作的多枚导弹作为多智能体.分析了一种典型的时间协同制导算法CPPN,并将其中的主要设计参数作为智能体作用于环境的动作,构造了反映终端脱靶量及协同时间的奖励函数.基于深度强化学习算法MADDPG,建立了一种智能学习的时间协同制导算法.针对静止目标和机动目标,进行了大量仿真实验.结果表明,本文方法是合理、有效的,为研究深度强化学习时间协同制导问题探索了一条可行的技术路径.
提交时间：2021-07-01
31. 基于"双孪生环"的复杂体系需求分析建模与仿真
摘要： 需求的科学性和精准性决定了体系建设的质量和效益.体系需求的建模与仿真是破解体系需求精准构建、科学构建的关键与重中之重.但如何利用建模仿真技术,精准预测和科学预见待建的未来体系(需求),仍是仿真界极具挑战性的难题.基于这一事实,论文提出基于"双孪生环"的体系需求建模仿真概念、构想,建立体系需求仿真分析的逻辑框架和核心模型,尝试破解这一疑难和阻障,思考、探索一种新的体系需求分析建模仿真发展路径,力求给出具有一定原始创新性的解决方案和理论、模型与方法.论文方法可以用于各领域、各层次体系需求分析、建模与建设.
提交时间：2021-07-01
32. 基于特征点法的VSLAM综述
摘要： 目前,随着计算机视觉、自动驾驶技术的发展,视觉SLAM(VSLAM)受到越来越多的关注.其中,基于特征点法的VSLAM因其计算量相对较小,性能稳定而成为研究热点.本文针对基于特征点法的VSLAM发展,主要趋势是从手工设计特征转变为深度学习方法提取特征,以及近期成果进行概述总结,并将其和另一种视觉里程计设计方法——直接法进行对比,最后,就其存在的问题提出一些改进策略,并对其发展趋势进行展望.
提交时间：2021-07-01
33. 基于线性NTC热敏电阻的热式流量计的设计
摘要： 本文针对流量的测量问题,设计了一种基于线性NTC热敏电阻的热式流量传感器.流量传感器探头由两个线性NTC热敏电阻和一个加热电阻构成,其中一个线性NTC作为测温元件感测流体温度,另一个线性NTC热敏电阻和加热电阻所组成的模块用以测量流速.通过Multisim软件对所设计的包含传感器的桥式电路进行了仿真实验,同时对输出信号与两个线性NTC热敏电阻之间温差的关系以及同一温差下输出信号与流体介质温度的关系做了分析.在此基础上设计了面向输出信号的外围电路,为后续的数据分析相关工作奠定了基础.
提交时间：2021-07-01
34. 基于虚拟现实的复杂装备仿真训练系统研究
摘要： 对比分析了仿真训练与传统培训的优缺点,给出了基于虚拟现实的仿真训练的研究现状.结合复杂装备培训需求,分析了沉浸式虚拟仿真训练环境.提出了复杂装备仿真训练系统的总体框架.分析了理论教学、操作培训、教学评估的实现方法,给出了复杂装备仿真训练系统的应用示例.结合已开展的研究工作和存在的问题,探讨了下一步急需开展的研究工作.
提交时间：2021-07-01
35. 基于虚拟域动态逆的高速机动飞行器快速意图轨迹生成算法
摘要： 针对当前满足各类约束的高速机动飞行器意图轨迹生成存在速度慢,初值敏感问题,本文使用虚拟域动态逆理论,对模型进行简化,推导了控制变量的变化机理,通过设计相应的性能指标与惩罚函数,实现了多约束条件下的意图轨迹快速生成.通过在不同的情况下进行仿真,验证该方法可以快速生成满足多项约束的意图轨迹.
提交时间：2021-07-01
36. 基于遗传模拟退火算法的UUV航路规划
摘要： 为了解决UUV航路规划问题,通过借鉴模拟退火的思想,研究并提出了遗传模拟退火算法.结果表明这种算法能够有效地提高航路规划的计算速度和保证航路规划的质量.
提交时间：2021-07-01
37. 基于预测控制的分层燃料电池管控策略研究
摘要： 全球性的能源短缺和环境恶化已经成为了制约社会可持续发展的重要因素.绿色低碳成为了当前的热点话题,预计也将在未来很长一段时间里成为影响我国经济、工业、生活发展的重要因素.燃料电池汽车越来越受到研究人员的重视.本研究提出了一种基于预测控制的分层燃料电池控制策略,包括上层管理策略和下层子系统的模型预测控制.上层管理策略负责系统的最优决策、状态切换和故障诊断.下层控制策略则负责将各个子系统的状态控制在上层管理层设定的目标值附近.案例分析中使用燃料电池管理系统硬件平台进行仿真分析,结果表明提出的燃料电池控制策略可以将燃料电池子系统状态稳定控制在最优点.
提交时间：2021-07-01
38. 基于增量容量曲线分析的锂电池健康状态估计
摘要： 电池健康状态(State of health,SOH)估计是电池健康管理的核心.基于准确的电池健康状态估计能够有效地评估锂离子电池的剩余寿命与运行状态,从而确保电池系统的健康高效运行.本文提出了一种基于增量容量(Incremental Capacity,IC)曲线分析与高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)模型的SOH估计方法.该方法首先基于电池老化过程中IC曲线变化特征的分析,提取其峰值高度及峰值电压作为电池的老化特征.进一步,利用皮尔逊相关系数衡量所提老化特征与电池实际容量的线性相关性.然后,将GPR模型用于学习老化特征与SOH之间的关系以预测电池的健康状态.最终,基于NASA锂离子电池循环老化数据集将所提方法与不同输入的线性回归模型实验结果进行了对比分析,并在不同初始老化等级下测试了所提方法的适用性,实验结果验证了所述方法的有效性与准确性.
提交时间：2021-07-01
39. 基于正交试验设计的电动汽车电池包壳体轻量化
摘要： 本文利用先进高强钢材料,基于正交试验设计及二阶响应面模型,提出了一种电动汽车电池包壳体轻量化设计方法.首先建立了电池包壳体的非线性有限元模型并进行约束模态验证.然后采用正交试验设计方法选取电池包壳体各零件的厚度及材料,基于随机振动工况计算各零件应力响应值,建立其二阶响应面模型.以满足电池包壳体应力要求为约束条件,采用多岛遗传算法对各零件进行轻量化设计,优化电池包壳体各零件结构.最后参照国家标准对优化后的电池包壳体进行机械冲击、模拟碰撞、挤压工况的仿真分析与验证.数值计算结果表明,优化后的电池包壳体能满足振动、冲击、模拟碰撞和挤压工况的设计要求,电池包壳体减重11.73％.
提交时间：2021-07-01
40. 基于装备认知规律的雷达模拟训练机制研究
摘要： 为了提高雷达模拟训练的效益,分析了雷达教学训练现状,基于基础认知、装备磨合、战斗操作和决策锻炼的装备认知规律,构建了基于训练模拟系统的雷达模拟训练运行机制.该模拟训练运行机制包括训练管理多角色职责划分、基于时间维和逻辑维的模拟训练组织流程逻辑,以及多层次训练考核内容范畴,能够覆盖个人训练、班子训练和集成训练多种组训模式的模拟训练需求,为雷达模拟训练组织运行提供理论支持,对其他装备模拟训练模式机制研究也具有参考和借鉴意义.
提交时间：2021-07-01