自适应遗传算法捷联惯导系统初始对准

在基本遗传算法的基础上给出了一种适合于捷联惯导系统初始对准问题研究的自适应遗传算法,该算法适时调整遗传空间大小,以保证对准的速度.在选择操作中采用最优解保存策略.交叉概率和变异概率的适时变化使姿态信息具备更强的环境适应性.根据初始对准的特点,用地球重力加速度和自转角速度信息构造适应度函数.仿真结果证实了该算法在捷联惯导系统初始对准问题研究中的有效性.     

基于Agent建模与仿真的军事对抗系统

军事对抗系统是复杂适应系统.基于Agent建模与仿真较好地克服了传统的建模技术存在的不足,为将军事对抗系统作为复杂适应系统研究提供了新的思路,开辟了军事对抗系统建模仿真的新领域.结合红蓝分队对抗实例,介绍了基于Agent建模与仿真技术建立分队对抗系统的全过程,并对其中的属性集、行为集、规则集、信用分派机制、底层交互、高层交互构建进行了深入的研究.该研究为建立基于Agent建模与仿真的Multi-Agent军事对抗系统提供了思路和参考.     

鱼雷非线性姿态系统的自适应反演控制

以鱼雷姿态角为输出量,将鱼雷非线性模型转换为输入输出动态和内部零动态两个部分.通过数值计算,确定了零动态的稳定性.对输入输出动态设计了反演控制律,将参数自适应调整与变结构控制相结合,简化了切换函数的设计.仿真结果表明,所设计的控制方法消除了模型参数扰动的影响,使鱼雷姿态角具有良好的控制效果,同时使非线性模型中的其他状态变量保持稳定.     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

组合激光作用下CdS探测器破坏阈值实验研究

采用组合激光(即响应波段内532nm激光和响应波段外1319nm激光)对光导型CdS探测器进行辐照,测量了CdS探测器的破坏阈值。当1319nm激光辐照功率密度保持不变时,波段内激光的加入明显缩短了CdS探测器被破坏时激光所需的辐照时间,并且随着532nm激光功率密度的不断增大,辐照时间先减少后增加;当1319nm激光辐照时间保持不变时,随着532nm激光功率密度的增大,CdS探测器被破坏所需的1319nm激光功率密度先减小后增大,但恢复值仍比没有532nm激光加入时要小,说明了波段内激光的增强作用。上述两种变化趋势与相同条件下探测器的电压响应变化规律一致。     

一种改进的自适应多媒体拥塞控制方法

在Internet中传输实时多媒体需要性能良好的拥塞控制机制来确保一定的服务质量。应用实时传输协议RTP的反馈报文的信息,开发了使用参数自适应变化的AIMD拥塞算法来消除拥塞,最终得到了一种改进的单播多媒体自适应拥塞控制算法。经OPNET网络仿真分析,在各种丢失率环境下,算法的发送速率平滑性等性能表现良好,较好地满足了网络多媒体的传输特性需求。     

汽车辅助车闸的自适应控制

采用Guauss Seidel模型参数调整法 ,建立了辅助车闸位置控制装置的动态数学模型。在此基础上 ,运用超稳定理论设计了模型参考自适应位置控制系统 ,并在基于MATLAB软件包的硬件在环系统仿真平台上 ,进行系统的软、硬件混合仿真研究。试验表明理论仿真结果和系统实时响应吻合。从而 ,为在复杂环境下控制车速、车距提供了有效的实验技术手段和简捷的系统控制方法     

多全球导航卫星系统联合的探月飞行器轨道定位分析

针对探月飞行器月球公转轨道上的卫星导航定位问题,以高轨道飞行器卫星导航定位的研究为基础,采用多全球导航卫星系统联合定位的方法进行仿真。分析了载波功率与噪声功率密度比为15d BHz的弱信号捕获门限下,各系统联合定位时波束主瓣和旁瓣的可用性,同时对各系统联合情况下的精度因子值进行分析。仿真结果表明:当接收到的卫星天线辐射的主瓣和旁瓣信号均高于载噪比门限时,全球导航卫星系统的三系统或四系统的联合能满足实时定位条件;而旁瓣损耗不加以补偿时,接收信号载噪比低于门限并导致任意联合方式均无法完成定位。各系统联合的精度因子分析表明:单系统或双系统联合的几何精度因子变化剧烈,四系统联合相比三系统联合的几何精度因子下降16.93%;三系统联合定位方案中,美国全球定位系统、中国的北斗卫星导航定位系统与欧洲的伽利略卫星导航定位系统联合方案的几何精度因子值变化最平稳,为最佳选择。理论分析和仿真结果为探月飞行器定位技术研究和星载多系统接收机设计提供参考。     

无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。