基于灰狼算法的机器人多关节综合运动轨迹优化

针对机械臂运动需满足高效率和低冲击的问题,在分析机械臂轨迹规划流程的基础上,选取了机械臂末端运动轨迹的六个关键路径点,并基于灰狼算法以时间、平滑度为目标对机械臂运动轨迹进行了优化,获得pareto最优解集。对六自由度机器人的仿真结果表明:将灰狼算法与机械臂的轨迹优化结合能得到比较好的仿真结果,理论上实现了在运动过程中抑制振动,为解决该问题提供了新的方法。     

PH分布参数估计的确定性退火加速EM算法

针对连续PH分布参数估计标准EM算法迭代速度慢和初值敏感易陷入局部最优化的问题,首先引入逆温因子和加速因子两参数改进算法,提出了确定性退火加速EM算法;然后,进行了详细的理论推导,给出了PH分布参数估计的具体步骤;最后,利用算例对两类典型分布和一组某装备维修时间的实际数据进行拟合,验证了改进算法的全局最优性和较快的收敛速度,拟合效果和迭代加速情况也验证了该算法的有效性和通用性。     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反...     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于EM(Expectation-Maximization)算法的改进M2M4-EM算法。利用EM算法的迭代期望值最大化思想,推导了SIMO信道下EM算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对EM算法进行初始化。仿真结果表明,M2M4-EM算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。