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PROMETHEE优先函数选择与参数配置方法被引量：7: 2017年; 偏好顺序结构评估(preference ranking organization methods for enrichment evaluations,PROMETHEE)-Ⅱ方法是一种重要的多属性决策(mutiattribute decision making,MADM)方法。提出一种基于经典规划的鲁棒性分析方法用于解决PROMETHEE-Ⅱ参数求解问题,提供在信息条件不完全情况下的鲁棒性判别条件和设计步骤,并通过分析计算验证了这种方法的有效性。为PROMETHEE-Ⅱ权重的设置提供了新的思路,这种方法同时也可用于解决其他多属性决策问题。; 孙世岩朱惠民; 关键词：多属性决策鲁棒性分析线性规划

基于蒙特卡罗的单无人机侦察平台误差修正方法研究被引量：3: 2017年; 为满足舰炮武器系统对目指精度的要求,建立了一种以小型无人机为中继站的目标定位模型。主要是以无人平台上搭载的电视图像传感器与激光成像雷达传感器相结合进行共轴探测,通过对无人机视场范围内的显著地形地貌进行标记,完成坐标转换,消除无人机自身定位误差及随机误差。通过传统无人机目标定位和所提方法的对比,对同一目标进行定位。结果表明,提出的方法在目指精度上有了较大提高。; 朱惠民王航宇孙世岩; 关键词：无人机制导炮弹舰炮武器系统

舰炮武器系统的无人机目标侦察模型与误差分析被引量：2: 2017年; 在单无人机纯方位定位基础上,建立了一种结合CCD(Charge-coupled Device)相机和激光成像雷达的单无人机目标定位模型,以可信的地面参照物为中继点,通过坐标转换得到舰炮射击时所需的目标位置参数。通过大量的计算和仿真,从无人机与目标之间的距离、方向角、高低角的方面对定位时产生的误差进行对比,得到了所提方案较三角几何定位的传统单无人机目标定位方法产生的误差范围更小的结论。; 朱惠民王航宇孙世岩; 关键词：无人机

基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法: 本发明涉及一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法，为了适应无人机载光电系统对实时目标定位的需求，本发明针对受到复杂环境干扰的系统扰动场景，融合了无迹卡尔曼滤波（UKF）与稳健估计理论，通过动态残差的实时调...; 闫啸家孙世岩朱惠民胡清平应文健

两栖作战海上火力支援装备及技术发展被引量：3: 2015年; 对两栖作战海上火力支援的概念、内涵以及涉及到的主要装备进行了阐述。对国内外两栖作战平台、武器、保障等方面的装备和研究现状进行分析和对比。从顶层设计、体系构建、作战指挥、装备发展和使用训练角度,具体分析了在此领域与其他军事强国之间存在的差距。结合实际,对两栖作战海上火力支援装备以及技术领域的发展提出几点建议。; 孙世岩朱惠民王航宇; 关键词：两栖作战火力支援指挥控制舰炮弹药

基于LSTM-GBSVDD模型的飞行轨迹异常检测方法: 本发明涉及一种基于LSTM‑GBSVDD模型的飞行轨迹异常检测方法，为了应对飞行轨迹数据的长度变化问题，本发明利用LSTM提取时间序列中的关键特征，将可变长度的轨迹数据转换为定长表示，使得异常检测能够在固定长度的特征空间...; 曾雅琴李琳朱惠民孙世岩梁伟阁

一种基于IFPRM-SBLFS深度学习的飞行模式智能识别方法: 本发明涉及一种基于IFPRM‑SBLFS深度学习的飞行模式智能识别方法，本发明首次从时间检测的角度解决飞行状态识别问题，提出了一种结合敏感边界识别和长飞行序列处理的智能飞行模式识别方法，成功破解了传统方法在单一模式识别和...; 孙世岩李琳曾雅琴朱惠民梁伟阁

基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法: 本发明涉及一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无人机光电平台目标定位方法，为了适应无人机载光电系统对实时目标定位的需求，本发明针对受到复杂环境干扰的系统扰动场景，融合了无迹卡尔曼滤波（UKF）与稳健估计理论，通过动态残差的实时调...; 闫啸家孙世岩朱惠民胡清平应文健

基于改进变异萤火虫优化粒子滤波的无人机目标定位: 2025年; 针对无人机光电平台受到严重非线性因素影响,从而导致目标定位精度显著降低的问题,提出一种基于改进变异萤火虫优化粒子滤波(Improved Mutant Firefly Algorithm-Particle Filter, IMFA-PF)算法,用于无人机对地面目标精确定位。首先,建立无人机光电平台目标观测的状态方程和测量方程;利用IMFA-PF算法对目标地理位置进行估计,通过引入多重变异策略和弹力机制来改变粒子之间的相互作用模式,解决由严重非线性因素以及过度优化导致的粒子退化问题;通过一维非线性不稳定仿真系统和实测飞行实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,所提算法能够改善粒子分布受观测非线性的影响,有效解决粒子退化的问题,与已有算法相比具有更好的鲁棒性和定位精度。; 闫啸家朱惠民孙世岩石章松姜尚; 关键词：无人机粒子滤波群智能优化

基于LSTM-GBSVDD模型的飞行轨迹异常检测方法: 2025年; 为解决传统检测方法在处理复杂、动态以及数据长度实时变化的飞行轨迹数据时特征提取不准确、检测效率较低的问题,提出一种结合长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络和支持向量数据描述(Support Vector Data Description, SVDD)的无监督异常检测方法。利用LSTM网络提取可变长度飞行轨迹的关键特征,并将其转化为固定长度的序列表示;通过SVDD算法构建多维超球分类器,对正常飞行轨迹进行建模,从而识别潜在异常轨迹。为进一步提升模型性能,引入基于梯度的优化算法(Gradient-Based training algorithm, GB),实现LSTM与SVDD参数的联合训练,大幅度提高检测精度和计算效率。仿真实验结果表明,新提出的基于梯度优化的长短时记忆网络和支持向量数据描述模型(Long Short-Term Memory network and Support Vector Data Description model based on Gradient-Based training algorithm optimization, LSTM-GBSVDD)的飞行轨迹异常检测方法在处理复杂、多变的飞行轨迹异常检测任务中表现出较好的有效性和优越性,有较强的应用前景。; 李琳曾雅琴朱惠民孙世岩梁伟阁; 关键词：飞行轨迹支持向量数据描述异常检测

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朱惠民