微带阵列天线的仿真分析

本文介绍了适用于微带阵列天线的各种仿真分析方法,通过一个线性阵的仿真比较了各自的优缺点。分析表明,阵因子法是最简单、最快速的分析方法,尤其适用于大型阵列,最后给出了一个Ku波段口径耦合微带阵列的仿真结果。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

一种“当前统计”模型的模糊自适应算法

"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果。     

实现宽波束圆极化天线的几种方法

文章介绍了宽波束圆极化天线的应用背景,简述了近些年来国内外相关文献实现宽波束圆极化天线的几种方法。这些方法均能有效拓展天线的半功率波束宽度及轴比的波束宽度,其中天线形式主要包括四臂螺旋天线、微带天线、缝隙天线以及振子天线。最后对这些方法进行了对比归纳,并展望了宽波束圆极化天线的发展前景。     

基于自适应模糊PID的二级倒立摆控制方法

为了提高平面二级倒立摆模型控制过程的动态、静态性能及对控制器参数的自适应整定能力和抗干扰能力,提出一种将PID控制与模糊控制相结合的自适应控制算法.应用拉格朗日方程建立平面二级倒立摆数学模型.根据实际经验确定模糊隶属度函数并建立模糊规则表.通过计算误差和误差变化率设计自适应模糊PID控制器.为设计的控制器建立仿真模型,...     

分块自适应加权改进大规模概率模糊聚类

为解决传统基于贝叶斯理论的概率模糊聚类(Bayesian Fuzzy Clustering,BFC)算法在处理大规模数据集聚类时的时间开销和存储代价瓶颈,提出基于数据分块的单程自适应加权BFC算法,算法在大规模数据集分块的基础上,设计了基于数据加权的改进BFC算法,用于数据分块内数据聚类,以挑选出对聚类贡献最具代表的标识数据及其自适应权值,在块间迭代聚类过程中,将标识数据及其权值合并到下一数据块中并参与聚类,从而将上一数据块的聚类信息有效地传递到下一数据块中,最后分析算法的收敛性和时间复杂度.实验结果表明,算法在继承传统BFC算法良好聚类性能基础上,减少计算复杂度,有效提高聚类效率,适用于大规模数据集聚类.     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

基于迭代学习观测器的无人机故障鲁棒控制

针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.     

宽带移动通信的关键技术

随着第二代移动通信系统的逐步实施,宽带移动通信的发展及关键技术成了研究的热点。文章在综合分析3G不足的基础上,提出了宽带移动通信发展的关键技术,并对关键技术的实现思路进行分析和阐述,对未来移动通信的关键技术进行了展望。