XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规避动作
技术论文空对空导弹的开发...
随着空对空制导武器系统的重大进步，空战能力得到了显著提高，空战训练对战斗机飞行员来说至关重要。然而，在训练期间向模拟敌人发射真正的导弹是不可行的，因此需要导弹发射模拟器。目前，使用导弹发射包线系统方法，在发射时预先计算目标的坐标以确定杀伤力。这种方法没有考虑到规避动作，并不适用于所有情况。或者，飞出模拟方法模拟发射后的导弹和目标运动，提高真实感并为飞行员提供视觉飞行路径。本文旨在使用非线性导弹模型开发这种飞出模拟，假设目标在特定位置处于恒速状态。杀伤力的计算考虑了相对速度、距离和相遇时的角度。
使用实时自动识别系统 (AIS) 数据进行扩展卡尔曼滤波器设计和船舶运动预测
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据由全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收编码的 ASCII 字符信号。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获取实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要功能。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明了估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引词——卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面舰艇、船舶
扩展卡尔曼滤波器设计及船舶运动预测...
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据从全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收信号作为编码的 ASCII 字符。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获得实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要特征。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引术语 — 卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面航行器、船舶
飞机之间的安全距离和复杂性...
我们确定飞机之间的最小安全间距以及空中交通管制系统的复杂性。考虑到领先飞机在其尾流中留下的涡流，一架飞机的尾部和下一架飞机的机头之间的距离应至少为 5.5 公里或 3.4 英里。相邻飞机之间的最小间距（无论是侧面、上方还是下方）应至少为 730 米或 0.45 英里。这些距离是使用伯努利原理计算的，该原理指出，流体（例如空气）的速度增加时，其内部压力会降低。由于飞机的速度非常高，机翼周围的压力很低。与伯努利因子相关的压力变化施加在面对的表面区域上，导致将飞机推到一起的力；这种力量可能会改变飞机的飞行模式。最后，如果两架飞机相向而行，它们之间必须有足够的空间来执行规避动作。我们发现需要 12 秒；在正常飞行速度下，这相当于 2.9 公里或 1.8 英里。我们将空域扇区的复杂性定义为在给定时间段内发生冲突的概率。为了确定复杂性，我们假设扇区是长方体，飞机以平行或反平行方向飞行。我们计算一架飞机在另一架飞机之后过早进入扇区的概率，或者两架飞机以反平行方向进入同一航道的概率。