节省机时的键盘中断和动态显示方法

本文论述了一种占用微处理机端口较小.节省机时的键盘输入和显示方法.在PI口部分口线上扩展16键中断方式键盘输入和动态的LED显示器.给出了硬件原理图和主程序、支程序和键盘中断服务程序流程图.     

一种模拟退火伪并行遗传算法

借鉴模拟退火算法的局部搜索能力,结合并行计算的思想设计了一种采用模拟退火机制的实数编码自适应交叉、全概率变异伪并行遗传算法,最后用这种方法对典型的多峰值函数求极值,并和基本遗传算法进行比较,结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,能够更有效地克服早熟收敛问题。     

预处理方法在全速度流场数值模拟中的应用

基于预处理方法,采用有限差分方法,LU-SGS隐式求解了二维可压Navier-Stokes方程,数值模拟了无粘突包、粘性空腔、化学非平衡流场,并与试验结果进行了对比。计算结果表明,所采用的数值模拟方法能够求解低速及亚、跨、超全速度流场和化学非平衡流场,所采用的预处理方法在亚声速范围内保持数值精度的前提下,加速了收敛。     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。     

雷达目标全极化一维距离像的瞬时测量方法

雷达目标宽带全极化测量在雷达成像、目标识别等领域有着重要应用,为此,基于正交频率分集思想,设计了一种用于宽带全极化瞬时测量的矢量信号波形;给出发射信号模型和回波信号模型,利用该波形的单个脉冲回波,可以获取测量带宽内多频点全极化数据,再经逆离散傅立叶变换后可以得到目标的全极化一维距离像;最后,用仿真数据和实测数据进行仿真实验,验证了该方法的有效性.     

基于相对观测量的多机器人定位

研究了多机器人队列利用相对观测信息在未知环境中进行同时定位的问题。当队列中某个机器人观测到另外一个或几个机器人时,利用这些信息来同时更新整个队列的位置及协方差矩阵,也即整个队列共享所获得的观测,来得到更精确的位置估计。每个机器人都携带内部及外部传感器,内部传感器感知机器人自身的运动,外部传感器能提供机器人之间的相对观测量,如相对距离和相对方位。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部及外部传感器信息,对多机器人队列进行同时定位;并对不同的观测量及机器人个数进行了仿真分析,给出了不同情况下的滤波器结构,研究比较了它们的定位精度。仿真结果表明,利用机器人之间的相对观测信息,可以显著提高定位精度。