移动机器人平台低成本自主导航系统设计与实现

定位、建图与轨迹规划是实现移动机器人在未知环境自主运动的核心技术,也是目前的研究热点。首先,针对未知环境建图和定位问题,设计一种基于视觉的低成本导航方案。该方案利用深度相机获取未知环境信息,构建环境地图,并基于ORB-SLAM2算法完成自身定位。其次,为保障移动机器人运行平稳性,设计了一种A*优化方案。该方案结合轮式机器人运动特点,对传统A*算法的节点扩展过程进行优化,并通过改进搜索算法的碰撞检测部分实现地面移动平台的三维避障功能,同时基于B样条曲线完成轨迹平滑。最后,在移动机器人实验平台上完成自主导航系统部署并进行实验验证。实验结果表明,系统单次规划所需时间在10 ms以内,建图平均误差为0.14 m。此外,所提自主导航系统所需硬件设备简单,便于快速部署,具有广阔的应用前景。     

轻量级SpaceFibre节点高速传输系统的优化设计

为满足卫星有效载荷间SpaceFibre链路的高带宽、高可靠性和轻量化的应用需求,提出一种SpaceFibre节点传输系统的优化设计。该设计采用基于帧累计的增量化计算方法减少了计算电路的冗余;通过四级流水架构满足了错误检测操作的时序要求,使用循环冗余校验共享机制平衡了硬件资源的使用;采取基于完整应答的双层控制策略提升了系统的可靠性,通过构建面向资源优化的控制状态机和存储架构简化了确认重传算法的实现逻辑。使用型号为XC7Z100FFG900-2的FPGA搭建双节点系统,板级验证表明:该设计满足协议规范,与同类设计方案相比,最高工作频率提高1.5倍,支持最高6.25 Gbit/s的传输速率,查找表资源和存储资源降低,寄存器资源相近,为开发具有自主知识产权的高速可靠SpaceFibre编解码器提供了参考。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

军队被装物流优化略论

被装物流是现代军事物流的一个重要组成部分。目前,我军被装物流体系建设还处于初级阶段,不能满足信息化战争的要求。应从组织结构优化、保障流程优化、信息系统优化三个方面对被装物流进行优化,推进被装物流的改革进程,实现由统分结合型向一体化被装物流的转化。     

变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置

以战时维修保障资源难以预测为背景,面向战时维修保障任务,建立了基于变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置模型,实现了不同精度下的多资源点、多需求点的资源优化配置。证明了战时维修保障资源所需时间的取值范围,以此推导出模型中所需时间与成本的取值范围。利用粒子群算法对该模型进行求解,得到最优目标函数值,从而验证出此模型与算法的有效性。     

基于HMM的传感器位置优化模型

首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM)理论,并对HMM健康状态评估的基本程序和方法进行了研究。HMM对系统健康状态评估具有所需样本少、识别精度高及分类明显等优点,利用隐马尔可夫模型对传感器的不同位置进行评估,从定量的角度对传感器位置的优劣进行评价,提出了利用隐马尔可夫模型对传感器在不同位置上的效果进行评价的方法。最后,利用齿轮箱实验数据,分析验证了方法的实施流程和有效性。     

基于粗糙集的战教比例优化聚类决策模型应用

针对现行装甲装备战教比例标准下部队战备和训练任务之间的矛盾和问题,提出了基于粗糙集的K-means聚类分析的战教比例优化决策模型,利用粗糙集的属性约简算法消除冗余属性,根据各属性重要度确定其指标权值,然后依据分析所得优化决策方案及其影响指标加权数据值,以欧式距离为准则进行定中心K-means聚类。实例分析结果验证了该优化决策模型对于战教比例优化具有较好适应性和科学性。     

基于相位序列降低多载波信号峰均比的研究

为了解决多载波信号峰值平均功率比(PAPR)较高的问题,从多载波信号的初始相位出发,结合预留子载波(TR)降低PAPR的方法,提出了Newman-TR联合算法,经理论分析和仿真表明,该算法能有效降低系统的PAPR,且不会产生误码率。针对所提算法复杂度较高的问题,提出一种次优搜索来代替全局搜索,降低了计算的复杂度,提高了该算法的实际可行性。     

基于重要度的航材备件库存综合优化模型

航材备件的精确保障必须将装备的使用情况和备件库存控制问题结合起来,才有利于保障人员进行正确的决策。从飞机的可用度着手,根据不同的费用标准,结合飞机的可用度和边际效用分析得到相应的最优库存模型;当费用较少时,综合考虑备件的重要度和飞机的实际使用情况,用两两赋值法求出备件的重要度权系数,重新计算可用度并调整各备件的存储量,对库存进一步进行优化;最后,给出了所提方法的计算步骤。实验结果表明,所提方法在备件库存优化中既能保证重点又能兼顾一般,既能发挥装备的最大军事效益又能节约国防成本。