多标准可配置的视频编码亚像素插值结构

针对视频编码中存在的各种不同的亚像素插值方法,提出了一种支持多种标准的可配置插值结构.该结构采用2个独立的8阶插值滤波器,每个滤波器配置一个独立参数寄存器,可灵活配置任意1/4像素位置的滤波系数,从而实现对各种亚像素插值方法的支持.2个滤波器采用两步法策略进行插值,可以减少约46%的计算量.采用SMIC 0.13μm CMOS标准单元工艺对该结构进行综合,其工作频率可以达到 400MHz,面积约为32.6k门.实验结果显示,该滤波结构工作在250MHz时,可满足1920×1080、30fps的高清视频应用的实时插值计算.     

气动伺服控制系统的自适应模糊控制器的研究

介绍了一种新型的自适应fuzzy PD控制器 ,并研究了它在气动伺服位置控制系统中应用的适应性问题和非线性摩擦力的补偿方法 ,提出了一种新的模糊逻辑控制补偿算法 .它通过一个自适应模型参数Ma的调整控制 ,提高了气动伺服系统的控制精度 .试验结果表明 :与传统的控制方法相比较 ,自适应fuzzy PD控制器具有动态性能好、自适应能力强和位置控制精度高等优点 .     

Robust adaptive UKF based on SVR for inertial based integrated navigation

Aiming at the problem that the traditional Unscented Kalman Filtering (UKF) algorithm can’t solve the problem that the measurement covariance matrix is unknown and the measured value contains outliers, this paper proposes a robust adaptive UKF algorithm based on Support Vector Regression (SVR). The algorithm combines the advantages of support vector regression with small samples, nonlinear learning ability and online estimation capability of adaptive algorithm based on innovation. Firstly, the SVR model is trained by using the innovation in the sliding window, and the new innovation is monitored. If the deviation between the estimated innovation and the measured innovation exceeds a given threshold, then measured innovation will be replaced by the predicted innovation, and then the processed innovation is used to calculate the measurement noise covariance matrix using the adaptive estimation algorithm. Simulation experiments and measured data experiments show that SVRUKF is significantly better than the traditional UKF, robust UKF and adaptive UKF algorithms for the case where the covariance matrix is unknown and the measured values have outliers.     

自适应遗传算法捷联惯导系统初始对准

在基本遗传算法的基础上给出了一种适合于捷联惯导系统初始对准问题研究的自适应遗传算法,该算法适时调整遗传空间大小,以保证对准的速度.在选择操作中采用最优解保存策略.交叉概率和变异概率的适时变化使姿态信息具备更强的环境适应性.根据初始对准的特点,用地球重力加速度和自转角速度信息构造适应度函数.仿真结果证实了该算法在捷联惯导系统初始对准问题研究中的有效性.     

基于Agent建模与仿真的军事对抗系统

军事对抗系统是复杂适应系统.基于Agent建模与仿真较好地克服了传统的建模技术存在的不足,为将军事对抗系统作为复杂适应系统研究提供了新的思路,开辟了军事对抗系统建模仿真的新领域.结合红蓝分队对抗实例,介绍了基于Agent建模与仿真技术建立分队对抗系统的全过程,并对其中的属性集、行为集、规则集、信用分派机制、底层交互、高层交互构建进行了深入的研究.该研究为建立基于Agent建模与仿真的Multi-Agent军事对抗系统提供了思路和参考.     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum，线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival，到达时间）的测距方法，在室内应用中，存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight，非视距）干扰，因此测距精度低。针对这个问题，对传统卡尔曼滤波进行改进，将NLOS误差加入状态向量进行估计，进行两步卡尔曼滤波，从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight，视距）和NLOS并存的情况，对两步卡尔曼滤波算法进行改进，在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进，并应用到测距系统中。实验表明，利用该测距优化方法，TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

自适应抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法

飞机、坦克和船舶等封闭座舱内部产生的强机械噪声严重地影响了语音通信系统,为此,提出了自适应噪声抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法,其基本原理是:先进行基于相关检测的自适应消噪处理,其后采用谱相减算法消除残留噪声。仿真结果表明:该算法对引擎噪声的消噪效果明显,并能有效地保持语音清晰度,可应用于机械噪声很强的语音通信系统。     

一类新型混沌动力学系统的自适应控制及同步研究

讨论了一类新型混沌动力学系统的自适应控制及同步问题。利用Lyapunov稳定性理论,得出了该类混沌系统的自适应控制方法;将该类系统作为驱动系统和响应系统,实现了在不同初值且参数未知情况下的自适应同步;进行了数值模拟,验证了相关结论。     

一种攻击机动目标的变结构导引律研究

无人机在快速接敌的过程中,传统比例导引法系数的最优解与目标和载机的距离有关,而且一旦目标机动或增加了干扰,跟踪效果都会变差.为了解决这一问题,提出了一种变结构的跟踪方法.仿真结果表明:该方法在未知目标距离的情况下能够快速接敌,且能减小无人机所需过载,提高制导精度和跟踪鲁棒性,限制了视线角速度.