多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

放大转发双向中继网络的移动级联信道统计特征分析

针对放大转发协议下双向中继网络移动级联信道,为了分析其统计特征,结合用户完成信息交互的过程,将移动级联信道分解为传输部分和干扰部分两个时间过程。依据它们的双高斯乘积特点,分别给出了对应的一阶概率密度分布、二阶自相关函数和多普勒功率谱的表达式。与此同时,通过采用Gamma分布对级联信道进行了概率近似,得到了描述移动级联信道时变特性的电平通过率和平均衰落时间等指标的近似计算式。借助数值仿真验证了上述表达式的正确性。     

机器人集群路径规划技术研究现状

受社会型生物群体行为启发,群体智能得到日益广泛的关注,机器人集群作为群体智能的重要承载者得到了大量研发和广泛应用.机器人集群路径规划技术作为一项核心关键技术也得到快速发展.为此全面深入地调研了机器人集群路径规划的技术发展现状,创新性地归纳了适用于不同集群规模、可扩展性要求、通信需求以及算法要求的集群规划基础计算架构,包...     

伞翼无人机线性自抗扰高度控制

针对伞翼无人机参数不确定性和复杂环境干扰敏感的问题,提出一种伞翼无人机线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)高度控制方法。建立伞翼无人机8自由度飞行动力学模型,并引入风场和降雨模型以更加准确地模拟真实飞行环境。基于LADRC确定总体控制架构,设计线性扩张状态观测器对所有扰动进行估计,并引入误差反馈率在控制中实时补偿。使用该控制方法在多种扰动工况下进行伞翼无人机高度控制仿真实验。仿真结果表明,基于LADRC的高度控制方法能够有效克服内扰和外扰的影响,实现高精度高度控制;与传统PID控制效果相比,LADRC控制器具有更好的抗扰能力和鲁棒性。     

倒向随机微分方程在欧式期权中的应用

假设市场为无套利市场,而且市场上只有两种证券:一种是无风险债券;一种是有风险的股票。通过自筹资策略,得到期权价格所满足的倒向随机微分方程(BSDE),利用倒向随机微分方程给出欧式期权价格概率表示;并证明欧式期权的完全套期保值性。     

各向异性材料的有效弹性模量

在夹杂理论的基础上,采用用自洽法导出了含分布夹杂的各向异性弹性体的本构关系和有效弹性模量的细观力学表达式。本文得到的公式不仅可以处理含缺陷和损伤的材料的有效弹性模量,而且还可处理诸于纤维复合材料等各向异性材料的理论及有效弹性模量,从而为建立材料细观结构与宏观性能之间的关系提供了理论基础。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

具有良好相关特性的码序列

扩频序列是扩频通信中最重要的部分。本文讨论了三类新型的代数型非线性扩频序列的生成方法,序列特性以及它们在扩频通信中的应用。     

遥控武器站的自抗扰控制

遥控武器站系统是一个具有强后坐力、变摩擦力和变转动惯量的非线性系统,采用自抗扰控制技术对该系统进行稳定控制.系统利用自抗扰控制器的扩张状态观测器,对系统未建模特性和不确定性外扰进行动态估计和反馈补偿,提高了系统的抗干扰能力.实物系统稳定控制实验结果表明,所设计的自抗扰控制器具有良好的动态品质和较强的抗干扰性能,系统实现...     

实二次函数域基本单位范的判别法

本文给出实二次函数域基本单位范为g(g为F_q~*中本原元)的充分条件,从而解决了一批实二次函数域基本单位范的问题。