基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。     

多敏感器卫星姿态确定的卡尔曼滤波器设计

针对陀螺、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统 ,采用四元数方法建立卫星姿态确定模型 ,并采用卡尔曼滤波器进行信息融合。仿真算例结果表明 ,该方法能够确定出满足精度要求的卫星姿态参数     

提高理工科学生听力水平的探讨

本文紧紧围绕目前理工科学生实际听力水平状况,详细分析了影响理工科学生听力水平提高的两大制约因素,即语言因素和心理因素;讨论了语言教师针对这两大因素如何加强听力教学;最后根据全国四、六级英语统考题型,提出了听力测试中的有关技巧。     

一类复三次样条的保凸条件

本文研究了一类定义在实轴区间上亏数为１的复三次样条的保凸条件,推广了文［２］Ｃ￣２连续的实三次多项式样条的相应结果。     

任意长二维 DFT 的多项式变换算法及其并行算法

本文给出任意长二维ＤＰＴ的ＦＰＴ算法及其并行算法,详细地讨论了Ｎ＝ｐ￣ｅ的情况（ｐ为素数）。与通常二维ＤＦＴ的行列算法比较,乘法量减少约５０％,加法量略有增加。     

含收益带费用的校对问题的最优停止

在假定每次校对费用可能不一样且带来一定收益的条件下,讨论了校对问题的最优停止,给出了Ｐｏｉｓｓｏｎ模型与二项模型的最优停时。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。