α粒子库仑散射公式的两种简要推导方法

本文分析介绍利用冲量定量和机械能守恒定律推导α粒子的库仑散射公式的两种简单方法。     

单栅场效应管可变增益放大器设计

本文介绍了一种可变增益放大器设计方法。在X波段实现了极党的电平控制范围（＋45—－15dB）。由于采用了价格低廉的ATF13100型单栅场效应管,使得该放大器制作成本大为降低,电路设计更加简便。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。     

基于迭代卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法研究

粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用．针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态．将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪．     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

四旋翼飞行器的自适应单神经元PID控制研究

四旋翼飞行器的飞行控制通常采用比例、积分和微分(PID)控制算法。文章针对传统PID控制算法调整时间过长,超调量大等问题,基于四旋翼飞行器的非线性动力学模型,设计了一种改进的自适应单神经元P ID飞行控制算法。该算法在调整加权系数的基础上,通过运用非线性控制方法,增加了对神经元比例系数的自适应调整。仿真结果表明,该算法动态响应速度快,稳态控制精度高,抗干扰能力强,能较好地实现对四旋翼飞行器的通道控制。     

融合地理信息的粒子滤波被动跟踪算法

在粒子滤波机动目标跟踪中,为避免粒子集退化现象,通常采取大量的初始粒子数,因而带来了运算量大、跟踪精度低的问题.融合目标舰可能的航线及地理位置先验信息,将约束条件加入到粒子更新迭代中,对粒子的分布和权值进行调整.通过仿真对比加入约束前后算法的跟踪性能,可以看出融合地理信息后,较好地解决了粒子滤波计算量大的难题,提高了纯方位跟踪定位的精度.