基于智能集成架构的时间序列数据挖掘算法研究

针对单一算法在处理复杂时间序列数据时存在缺陷以致无法挖掘全部信息的问题,提出了智能集成架构,给出了4种集成结构,并分析了它们的适用情况。针对一类随机噪声干扰的时间序列数据,采用并联嵌套建模结构,提出嵌套双种群粒子群算法的自回归滑动平均(ARMA)模型,用于挖掘数据中的随机性趋势;提出基于概率密度控制(PDF)的最小二乘支持向量机(LSSVM),用于挖掘数据中的确定性趋势,两种模型并联补集成实现对数据信息的充分挖掘。通过一组实验验证了所提方法的效果。     

基于重复控制的前馈补偿方法研究

军用移动电站的并网系统在向电网馈电的过程中,当电网电压波动,特别是系统工作于轻载时,会使并网系统输出电流畸变,电流谐波含量增高．在研究传统并网电流控制的基础上,首先提出将重复控制引入电网电压前馈控制计算中,达到抑制电网突变对系统前馈的影响和消除电网周期性扰动产生的电流畸变的目的,提高了系统稳定性;然后采用前馈控制和PI控制器串联方式,保证系统的动态性能．实验结果表明,基于重复控制的前馈补偿方法便于实现,该方法能够降低并网电流总谐波,提高系统稳态特性和并网输出电压质量．     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

SpaceFibre星载数据网络低延时确定性调度算法

针对超高速SpaceFibre星载网络中多源数据传输的确定性和实时性应用需求,提出一种分类细粒度低延时确定性调度算法。该算法基于差异化调度策略的思想,将数据流划分为三类。为实现网络资源的细粒度分配,引入扩展时隙。该算法采用无冲突均匀调度方法,降低了数据包的平均排队延时。为适应有效载荷组网的航天应用场景,该算法兼顾网络拓扑结构生成调度方案。为验证算法有效性,在OPNET仿真平台下利用自定义建模技术搭建网络仿真模型。仿真结果表明:相比优先权调度和无冲突连续调度机制,该算法实现了时间敏感数据流的确定性传输;随着时隙数目的增加,网络的延时性能和抗抖动性能显著提升,吞吐量性能得到保证;该算法具有一定的航天工程实用价值。     

单频信号二维合成孔径成像算法

传统合成孔径雷达采用大带宽信号实现距离向分辨,采用一维合成孔径实现方位分辨,得到二维图像。在某些近场成像场合,成像分辨率要求很高,依靠信号带宽很难达到要求。提出了一种二维合成孔径成像系统,利用二维合成孔径实现二维分辨,分辨率取决于合成孔径长度,不受信号带宽的约束,可以实现超高分辨率。信号采用简单的单频信号,可使系统大大简化。详细推导了单频信号的二维合成孔径成像算法。仿真结果表明,单频信号二维合成孔径是一种有效的高分辨率成像技术。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

履带车辆悬挂系统振动仿真与减振器能耗分析

为研究履带车辆传统减振器的能耗与路况、车速的关系,应用动力学仿真软件RecurDyn建立了突出悬挂系统的履带车辆模型。依据国际标准,用不同等级的随机路面表示不同路况,并改变模型中的主动轮驱动转速,得到不同车速。仿真与分析结果表明:同一路况下,车速对减振器能耗的影响不大;同一车速下,路况越恶劣,减振器能耗显著增大。研究结果对履带车辆馈能悬挂的研究具有一定的指导意义。     

无人侦察机目标跟踪系统控制模型

无人侦察机对目标的跟踪是通过调整陀螺稳定平台的高低角和方位角,从而使摄影设备的光轴对准目标来实现的。给出了根据摄影设备的焦距以及目标在监视屏上的坐标,求取平台的姿态角控制指令的系统方案;在考虑表观运动即无人机角运动对平台角运动影响的情况下,得出求取控制指令的表达式;并对无人机目标跟踪系统的控制模型进行了仿真验证。     

H∞控制理论在阵风缓和控制中的应用

针对民用飞机阵风缓和控制系统的设计,采用了H∞控制理论的方法,研究了多变量控制理论在阵风缓和控制系统中的应用.针对Dryden频谱函数,采用有理谱建模理论,得到了成型滤波器并建立了阵风的线性状态空间模型.研究了阵风干扰对飞机的影响,明确了迎角是阵风干扰与飞机运动参数之间耦合关系的关键所在,进而建立了飞机-阵风综合系统数学模型.应用输出反馈Ha标准控制算法设计了阵风缓和系统的控制器,仿真结果表明,其抑制阵风干扰的性能、稳定鲁棒性、抑制测量噪声的能力都较强.     

RTDX与Matlab实现基于DSP的FIR滤波器设计

介绍了一种RTDX与Matlab结合设计基于DSP的FIR数字滤波器的方法.在VB中调用Matlab进行指定特性FIR数字滤波器设计,获得各阶权系数,然后调用RTDX,实时地向目标硬件传递该系数,从而实现了基于DSP的FIR数字滤波器精确设计,提高了DSP算法软件的设计效率.并对TI的RTDX技术及使用方法作了相关介绍.