一种高超声速飞行器组合导航故障检测方法

飞行器高超声速飞行时,多普勒频移增大,GNSS捕获跟踪易丢失,CNS也会造成光线传播误差,使天体跟踪出现问题。提出了一种高超声速飞行器残差χ2-Fuzzy ARTMAP快速神经网络INS/GNSS/CNS组合导航故障检测方法,给出了高超声速飞行器INS/GNSS/CNS组合导航系统故障诊断原理,推导了残差χ2检验法的检测函数公式和Fuzzy ARTMAP快速神经网络原理算法,研究了残差χ2-Fuzzy ARTMAP快速神经网络组合导航故障检测实现方法。仿真结果表明该检测方法比传统残差χ2检验法更准确及时有效实现故障检测和隔离,并且得到的姿态、位置和速度信息精度更高,提高了临近空间高超声速飞行器INS/GNSS/CNS组合导航体系的精度和可靠性。

基于Fuzzy ARTMAP神经网络的景像匹配实时图选取方法

提出一种新的基于 Fuzzy ARTMAP神经网络并利用图像直方图特征的快速景像匹配实时图选取方法。与已有的方法相比 ,该方法充分考虑了图像的边缘、亮度、对比度、信噪比等特征对景像实时图质量的影响 ,具有自适应聚类 ,收敛迅速 ,实时性好 ,分类准确率高和通用性强等优点。将该方法应用于 SMGS(景像匹配制导系统 )进行实时图像的自动选取 ,可大大提高SMGS的智能性。

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。

基于FUZZY ARTMAP算法的手机解锁方法

为提供更好的手机信息安全保护,提出了一种基于个人习惯的敲击节奏手机解锁方法.利用手机的内置器件采集用户数据,并对用户敲击手机触摸屏的节奏进行数据处理,再通过FUZZY ARTMAP算法进行快速学习,决策手机的解锁行为.该方法不需要特殊的硬件设备,仅基于Android手机平台和Java语言,实现了手机身份解锁认证,实验结果证明了基于FUZZY ARTMAP算法的手机解锁方法的有效性.

基于模糊神经网络的综合导航系统故障检测与诊断技术

文中主要针对综合导航系统对于缓变故障检测困难，以及故障难以定位等问题，提出一种基于状态χ^2。检验和ARTMAP神经网络技术的故障检测与诊断系统。用基于BP神经网络的状态χ^2检验法检测出故障数据后，以故障时刻的SCST值作为两个ARTMAP网络的输入模式，判断故障源、故障幅值和故障发生时间。并以SINS／GPS综合导航系统实际跑车数据为基础进行缓变故障仿真，验证该方法的有效性和检测精度。