基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

基于TCP会话的僵尸流量特征分析与检测

僵尸网络是互联网面临的重大威胁,而成功检测网络上的僵尸流量是摧毁僵尸网络的前提。文章分析了僵尸主机同控制端的TCP会话流量,提取其会话特征,并用聚类的方法有效地区分出僵尸主机同控制端的会话。文章在定义会话概念的基础上,通过提取网络流量中的会话特征用以检测僵尸网络流量。     

基于AKF的AUV对接回收组合导航研究

针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在回收过程中的组合导航精度问题,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF).基于AUV回收对接系统,研究并建立了针对惯导SINS、超短基线USBL、多普勒计程仪DVL和深度计的基于斜距的组合导航模型.通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;针对该模型突出的滤波发散问题,设计了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想改进的AKF滤波算法进行有机融合.仿真结果表明,此研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性.     

基于D-AHP赋权的战时空空导弹装备保障效能灰色评估

针对战时空空导弹装备保障效能评估问题,根据装备保障特点,设定了装备指挥保障、技术保障、维修保障和供应保障为主要指标的评价体系,通过D数理论改进层次分析法(D-AHP)求解各指标的影响权重,以解决评估信息不确定性问题,并建立灰色聚类评价模型.通过实例结果表明,该方法具有可行性,对部队针对性提高战时空空导弹装备保障能力起到一定的作用.     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

水下电推进器用新型低噪声永磁同步电机设计

针对水下潜航器静音隐身的需求,本文提出了一种新型永磁同步电机.新型电机采用环氧树脂定子骨架,消除了径向气隙磁场产生的径向力,从根源上减少了径向电磁力的产生;为了弥补无铁心电机功率密度较低的缺点,采用了内外双转子双侧聚磁结构.此外,定子部件与机壳端盖轴向连接在一起,切断了电磁激振力到声辐射面的径向传导路径,进一步抑制了电...     

从LPS馏分出发合成先驱体聚碳硅烷

采用将液态聚硅烷(LPS)蒸馏分级的方法,从各个馏分出发合成制备了先驱体聚碳硅烷(PCS)。运用GPC等分析测试手段考察比较了各个馏分的差异对在相同条件下所合成聚碳硅烷的分子量及其分子量分布特性的影响。研究表明:在同等条件下,采用以LPS蒸馏分级的方法再从各个馏分出发合成制备先驱体聚碳硅烷的总平均收率比未从经分级处理的LPS出发合成先驱体PCS的收率高35%左右;从200℃以下馏分出发可以合成制备超高分子量的先驱体PCS。     

聚碳硅烷的高温高压合成与减压蒸馏

采用高温高压法合成了聚碳硅烷(PCS),通过改变合成条件与减压蒸馏温度的方法对PCS分子量及其分布进行调控。研究表明,改变PCS的反应温度、反应时间,可以基本控制PCS的分子量及其分布范围。随着反应温度的提高,反应时间的延长,PCS的分子量逐渐增大,分子量分布变宽。当合成温度高于450℃,反应时间大于6h时,或温度高于460℃,反应时间大于4h时,PCS中出现高分子量部分。随着反应条件的强化,高分子量部分逐渐增加,甚至出现超高分子量部分。提高减压蒸馏温度,可以有效降低PCS的低分子含量,提高分子量,降低分散系数。减压蒸馏温度每提高50℃,PCS的低分子含量约降低8%,重均分子量约提高1000,分散系数平均降低约0.3。