基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。     

子集和问题的分治求解

介绍了求解子集和问题的一个分治算法。设给定的n个正整数为A(1),A(2),…,A(n-1),A(n),给定的子集和为正整数M,算法的时间复杂性为O(nlog2(M+1)+1),空间复杂性为O(n)。当M较小时,算法复杂性优于二表算法的复杂性。     

激光二极管与单模光纤自动对准搜索算法

针对激光二极管与单模光纤的自动对准,从搜索路径规划和参数选择出发,给出五自由度自动对准搜索算法解决方案,为了提高搜索效率,提出新的指数函数拟合算法应用到XY平面的搜索过程中,给出了算法的基本原理和实现方法。实验证明,与爬山法相比,这种算法由于减少了采样点数而缩短了搜索时间,从而提高了自动对准的速度。     

基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法

针对BP网络的弱点,提出了基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法,该方法能够在不对BP网络做大的改动的前提下,克服神经网络容易陷入局部最小值,以及使用赢者独活决策策略导致的误识的弱点.实验结果证明了该方法的有效性.     

潜艇定深运动的自适应模糊控制研究

针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点,提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器,并采用学习速率自调整的EBP算法对模糊控制器进行了在线调整.仿真结果表明,该控制器能辨别出潜艇的平衡舵角,与常规的PID控制相比,具有抗干扰能力强、响应速度快、精度高等优点.     

极大单调算子零点的逼近问题

设H为实Hilbert空间,C为H的非空闭凸子集,T:C→2H为极大单调算子,假设S(T)={x∈H:0∈Tx}≠Φ。 xk∈H,βk>0,求 xk及ek满足( )　　xk+ek∈ xk+βkT( xk),‖ek‖≤ηk‖xk- xk‖, k≥0,其中,ηk≥0,supk>0ηk<1,βk≥β>0。设PC:H→C为H到C上的最近点投影算子,定义xk+1=PC( xk-ek),k≥0,证明了若T满足(S)型条件,则{xk}k≥0强收敛于T的某个零点。     

基于模型的舰艇信息融合系统的研究

应用计算机仿真技术建立一个具有战术想定功能的舰艇作战系统仿真环境,来研究舰艇的多传感器信息融合,并给出部分仿真模型。     

光电指向器水平度测量算法

通过对光电跟踪仪安装时水平度调整方法的研究,提出了利用坐标变换算法,用以实现光电跟踪仪安装时水平度的快速调整.利用该算法不但可以减少安装时的测量次数,节约安装调整时间,而且提高了设备安装时的测量精度,具有广泛的推广应用价值.文中还对该方法的测量计算误差进行了分析.     

适应任务的模块化卫星快速构建优化决策方法

如何根据应急航天任务,在满足各种约束的前提下,从型号众多、能力各异的卫星平台及有效载荷中快速决策效费比最佳的卫星构造方案引起了越来越多的关注,这就是适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题。在深入分析该问题特点的基础上,建立优化决策数学模型,提出基于遗传算法的优化决策方法,为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解引入基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难于确定的特点,设计惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制。定量化实验及分析结果表明:该方法能有效解决适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题。     

改进Dijkstra算法在大型城市轨道交通网计价系统中的应用

随着城市地铁建设的迅猛发展,国内众多城市地铁线路均已实现网络化运营。考虑到地铁票价制定的公益性,目前国内大部分城市均以最短路径或最少车站的方式计算线网两车站间的票价。以传统的Dijkstra算法为基准,对传统的Dijkstra算法进行改进,分别采用传统Dijkstra算法和改进Dijkstra算法对长沙地铁1～5号线线网最短距离行走路线进行测算。结果表明,改进后的Dijkstra算法不仅有效地提高了算法的时效性,克服了传统算法时间冗长的缺陷,在一定程度上消除了线路之间累积的误差且提高了线网的可延展性。