测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

多智能体系统的二阶一致性跟踪问题

为了解决通信时延下关于参考状态的二阶一致性问题,提出了一种一致性算法。该算法利用Lya-punov稳定性理论,首先给出多智能体系统在固定时延下达到一致性的充分的线性矩阵不等式(LMI)判据;再给出满足一定条件的多智能体系统在时变时延下达到一致性的判据;最后,以水下无人航行器(UUV)集结为应用背景进行算法验证。运算结果表明了所提出的一致性算法和判据的有效性。该算法适用于具有时延的有向通信网中多智能体系统关于参考状态的二阶一致性问题。