起重机吊重摆角的自适应神经网络补偿控制

为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近,同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性,设计了自适应径向基函数Radial Basis Function（RBF）神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识,并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明：吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号,并在参考信号发生突变时,摆角仍在给定的范围内;RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性,这也验证了控制系统稳定性证明结论。     

一种改进的选星算法在GPS定位系统中的应用

为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。     

基于变步长LMS的谐波电流检测方法的研究

能否快速准确检测出三相电力系统中谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键.基于瞬时无功功率的谐波电流检测理论,提出了一种改进的自适应滤波器谐波检测算法,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,调整步长参数,使权向量达到最优,在确保稳态误差的前提下,提高了系统的收敛速度.仿真实验验证了该算法的正确性和有效性.     

无线传感器网络动态汇聚节点调度算法研究

移动汇聚节点调度是传感器网络中一个新的研究热点.通过建立一个普适的多目标优化模型,提出了贴近实际的汇聚节点循环路径规划模型,采用以连续时间离散化为理论基础的时域-空域转化方法,将时域中的优化模型无损地转至空域中,从而大大减少了所涉及的变量数量,降低了求解的复杂度.通过实验可以看出,调度移动汇聚节点可以有效扩展网络的生命周期.     

基于复杂适应系统理论的一体化联合作战研究

复杂适应系统理论为我们研究军事系统提供了崭新的视角,避免了传统的基于还原论方法研究军事系统机械分隔忽略系统要素之间相互作用的问题,可以得到军事系统全面准确的认识,对于深入研究一体化联合作战的本质内涵、基本特征和主要方法,尽快形成一体化联合作战的理论体系具有重要意义。文章通过分析军事系统特点得出军事系统是复杂适应系统的结论,在此基础上,从复杂适应系统理论的角度分析了一体化联合作战的内涵及提高军事系统一体化联合作战能力需要重点解决的四个问题。     

量子计算的研究现状和发展动向

作为未来高性能计算研究的重要方向,量子计算受到了全世界的高度重视。文章简单介绍了量子计算的基本原理和研究现状,并对量子计算的未来发展作了分析与思考。     

基于循环追踪算法的编队航天器交会控制

采用循环追踪算法解决编队航天器交会控制问题。建立并推导了线性循环追踪算法和非线性循环追踪算法数学模型,提出了绕飞平面采用循环追踪控制,绕飞平面法向采用比例微分进行振动抑制的编队交会控制律。基于脉冲推力方式,对绕飞平面分别采用线性和非线性循环追踪的三航天器编队交会控制问题进行了仿真分析。仿真结果表明,提出的基于循环追踪的控制方式可满足编队航天器交会控制要求,航天器按顺时针运行轨迹交会于初始位置决定的参考中心,三航天器间相对距离、相对运动速度变化趋势基本一致,速度增量消耗较小,为航天器编队构形控制研究提供有益参考。     

基于单应轨迹的视频实时稳像算法

针对视频稳像中实时任务的需求特点,提出一种基于单应轨迹的视频稳像算法。估计序列图像帧间的单应变换,并将该变换作用于图像窗口的4个角点,从而对每帧图像产生4个短的单应轨迹以代表视频短时间内的运动。利用关联卡尔曼滤波器以一种连续方式对不同帧的单应轨迹进行平滑。对图像合成采用包括性和相似约束以提高结果视频的可观性质量。该算法以在线方式工作,消除了缓存输入图像帧导致的延迟,具备不依赖于复杂的3D重建和长距离特征跟踪的优点,并有效避免了单应模型表达视频运动模型的误差积累问题。实验表明该算法能够有效对包含2D和较复杂3D场景的视频进行稳像,并且能够达到实时处理速度。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

有源干扰条件下基于NSGA-Ⅱ的雷达网优化部署方法

在有源干扰条件下,雷达网部署直接影响着防区内指挥信息系统的预警监测能力。由于防区内由分散于不同位置,且重要度不同的责任区组成的,那么实现全方位全纵深的预警能力,将是雷达网部署的重要方面。根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-Ⅱ的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。