基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

GPS信号捕获跟踪的仿真分析与研究

GPS天线信号到射频前端变换后的中频信号,再经模拟数字转换,便可得捕获与跟踪的原始信号.采用专用集成电路设计的GPS接收机极大地限制了用户对这原始信号的性能分析和新算法的自由开发.先对GPS信号的形成和接收机的结构作扼要介绍,再对GPS信号的捕获与跟踪进行算法研究与仿真实现.结论表明通过仿真技术能有效地复现出捕获和跟踪的GPS信号.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

变结构控制在某防空导弹稳定控制系统中的应用研究

以某高速、高加速防空导弹为背景,研究了一种对系统参数摄动和外在不确定性干扰具有鲁棒性的变结构控制律,将一般变结构控制律与趋近律相结合使用于导弹俯仰(偏航)通道,不仅改进了正常运动段的动态品质,而且削弱了变结构控制所带来的抖振问题.理论及仿真研究结果表明,此变结构控制具有鲁棒性,并能有效克服传统变结构控制系统的抖动现象.该控制器算法简单,易于实现.     

Hilbert空间中次连续拟非扩张映像不动点的迭代方法

首次引用一种迭代算法,用来构造Hilbert空间中次连续拟非扩张映像的不动点;使用新的算法证明了一个强收敛定理,其优点是不要求映像具有次闭性质。     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

关联规则挖掘算法的改进和实现

关联规则挖掘算法作为数据挖掘的重要算法,非常适合于发现数据表中数据项之间的关联关系、潜在规律和知识.分析了传统关联规则挖掘算法的不足,并从冗余规则和虚假规则两个方面改进了关联规则的挖掘算法.针对冗余规则提出了修改ap_genrules函数或采用"向下挖"两种方法;针对虚假规则引入"相关度"概念,弥补了仅仅依赖最小支持度和最小信任度的不足.最后对两种改进挖掘算法的运行状况进行了比较和分析.     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.