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。     

线性调频脉冲压缩雷达的匹配干扰研究

由于脉冲压缩雷达对目标回波具有很高的压缩比(增益),而对不匹配的干扰信号则压缩比很小.为了提高干扰的有效功率,提出一种与脉压雷达目标信号相仿的线性调频信号作为干扰信号(即匹配干扰),经过理论分析得到了匹配干扰信号在不同的对准频偏情况下,进入雷达的有效干扰功率.通过仿真,结果证实这种匹配干扰可很大程度地提高进入雷达的有效干扰功率,但有效干扰功率会随对准频偏的加大而减小.     

基于边缘重叠的图像全自动拼接技术

针对现有图像拼接方法的缺点提出一种全自动图像拼接算法,该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度.利用迭代法自动求得图像的最佳分割阈值,二值化原始图像,经过标记、筛选等处理后快速提取出边缘重叠图像匹配过程中所需的特征模板.通过提取出的特征模板利用基于灰度的方法确定图像的最佳拼接线,从而实现图像正确、平滑的无缝拼接.实验结果证明了该算法的有效性.     

一种采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器

针对模糊自整定控制器参数寻优能力差的不足,研究了采用自适应交叉概率与变异概率的遗传算法,提出了用这种自适应遗传算法改善模糊自整定控制器性能的方法。对采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器与一般的模糊自适应控制器作了仿真对比研究,说明了前者的优越性。     

一种反压自适应恒流喷嘴工作原理及实验研究

应水反应金属燃料发动机启动过程对水流量的苛刻要求,提出一种新型反压自适应恒流喷嘴。理论分析此喷嘴的流量自适应保持原理,通过流量特性实验验证此喷嘴能够自动调节流阻,实现流量恒定。     

无数据依赖智能技术在机动伴随防空传递对准中的应用

由于机动伴随防空武器系统应用场景的特殊性,难以准确建立适应多变工况的挠曲变形模型,无法保证主子惯导传递对准的精度。为解决这一问题,采用无数据依赖智能技术,将传递对准数学模型中的挠曲变形模型由神经网络代替,神经网络的连接权系数扩充为传递对准模型的部分未知变量,使用非线性卡尔曼滤波对模型所有变量进行实时估计,从而获得主、子惯导之间的失准角,基于主惯导姿态信息进而完成行进中的高精度传递对准。仿真实验表明,该方法能在很短时间内估计出失准角,完成导弹惯导的高精度初始姿态装订。     

领导者输入未知的多智能体系统容错一致性设计方法

自然界中许多现象都间接地映射了多智能体分布式协同控制问题,在实践应用中展现了潜在的应用价值,如何实现一致性一直是多智能体研究的基础和热点问题。基于李雅普诺夫稳定性分析、自适应控制理论等方法研究了具有绝对未知输入的多智能体系统的自适应容错一致性问题。首先,根据故障的演变特征建立了一种马尔科夫跳变故障模型;其次,提出一类包含固定控制器增益、相邻智能体的局部状态信息及时变辅助控制函数的容错一致协议,利用辅助控制函数来补偿执行器故障和领导者未知输入;然后,建立适合于该系统的H;性能指标函数,减少了估计误差和多智能体初始状态对闭环系统的影响;最后,通过仿真验证了所设计方法的有效性,能较好的估计故障和实现容错一致性。所提供的算法为无人协同编队在复杂环境下的应用提供理论支撑。     

基于自适应卡尔曼滤波的联合RSS/TOA/INS无人机定位算法

针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。