AUV同时定位与跟踪算法研究

为了提高自治水下航行器的水下适应能力,对比目标跟踪与协同导航的概念,并仿照同时定位与制图方法,提出了基于EKF-SLAM框架和FastSLAM框架的自治水下航行器同时定位与跟踪算法.根据装备在携带低精度自定位传感器AUV上的声纳传感器持续探测非合作目标并估计目标航迹的同时,利用探测到的AUV与目标间的相对信息修正其自身航位推算带来的累积估计误差,从而提高AUV的自定位精度,AUV的定位和目标的状态估计同时进行,且要满足一定的精度.仿真比较了所提出的两种算法的精度,并验证了算法的有效性和一致性.     

求解带性能约束凸多边形布局的混合算法

针对带性能约束的凸多边形布局问题,设计了一种波纹探测启发式定位算法(REHA),并将其与广义模拟退火算法(GSA)相结合,形成混合算法.波纹探测启发式算法模拟波纹的现象,以圆形容器的圆心为中心,构造同心圆,逐步增大同心圆半径向外探测,根据同心圆与质心临界多边形的交来确定布局物的放置位置.该算法同时兼顾布局问题的紧凑性和静平衡约束,是一种定位启发式方法,其解的质量受布局顺序的影响.利用广义模拟退火算法优化布局顺序,形成混合算法,并将其与经典的模拟退火算法作分析对比,数值试验验证了提出算法的有效性.     

基于证据理论的AUV目标识别研究

根据D2S证据理论能很好表示“不确定性”和“不知道”的特点,对比不同的数据融合算法,在分析D2S证据理论的性能特点基础上,提出了一种基于自主式水下航行器的扫描声纳和水下摄像机两种视觉传感器采集信息的基本概率分配函数的方法和规则,并且分析了自主式水下航行器上的扫描声纳和水下摄像机这两种视觉传感器的信息在目标位置求解中的应用,同时利用Dempster合并规则,分析计算这两种视觉传感器在自主式水下航行器进行目标类别识别时的合成融合值.通过列表分析,表明增加了目标识别的可信度,减少了目标的不确定性.     

水下无人航行器机械手系统动力学建模与协调运动轨迹优化

针对水下无人航行器和机械手系统,研究了动力学建模与协调运动的轨迹优化技术.基于水下无人航行器和机械手系统的运动学模型,使用Newton-Eulerian方法反向递推得到系统的动力学模型,系统分析了恢复力矩和耦合作用力,并以动力学模型为基础,通过对偶原理结合遗传算法建立了水下无人航行器和机械手系统协调运动的轨迹优化算法.仿真结果表明,在没有协调运动轨迹优化和航行器姿态控制的情况下,手臂的俯仰和摆动对航行器产生比较大的影响,所建立的协调运动轨迹优化算法通过航行器和机械手协调运动较大地减小了作业过程中恢复力矩对航行器的作用,使得航行器具有更多的控制力保持作业中的姿态并应付外界扰动,通过和微粒群算法的比较证明了该算法的优越性.     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障研究

为了使机器鱼能够在复杂与不确定的水下环境中进行自主导航与避障,提出了虚拟传感器与模糊控制相结合的仿生机器鱼避障算法,并使用已开发的仿生机器鱼的三维仿真系统对避障算法进行检测。通过虚拟射线法建立虚拟传感器来探测障碍物的相对位置,并设计一个复合模糊控制器根据虚拟传感器提供的信息实时控制机器鱼的运动。仿真结果表明:该避障算法可以有效地为机器鱼提供避障路径,准确地到达目标点。     

水下航行器自由视角探测的多波束声呐仿真

针对水下航行器运动与水下声学感知过程中因多因素强耦合导致相关联合仿真模型缺失问题,提出一种适用于水下自由视角探测的运动位姿和声呐图像高逼真耦合仿真方法．首先建立多波束图像声呐几何模型,并提出声呐视域简化方法,实现声呐图像快速生成;其次建立水下地形、航行器路径和探测视角耦合的自由扫测模型,实现水下自由视角扫测与成像;最后针对声呐图像干扰的高逼真仿真问题,提出一种基于实测数据拟合的结构化噪声和回波重影建模方法,进一步提高仿真声呐图像的逼真度．实验结果表明：该模型能够有效实现水下航行器自由视角扫测过程的位姿和声呐数据组合仿真,生成具有一定逼真度的多波束声呐图像．     

六自由度水下航行器操纵性仿真及性能评估

为预报水下航行器样机操纵性和运动控制性能,采用格特勒标准六自由度运动方程,通过水池拖曳试验获取水动力系数,建立水下航行器运动模型,完成水平面回转操纵、Z型操纵、回舵操纵、垂直面梯形操纵和空间螺旋操纵等仿真.仿真结果表明:该水下航行器具有良好的应舵性能和回转性能,同时具有良好的机动性和稳定性;并将全模型仿真与经典的野本简化模型仿真结果进行比较,说明了本方法的精确性.对操纵性能的评估结果表明所设计的水下航行器满足水下智能控制试验平台的要求.     

基于超声波传感器阵列的车辆周围目标物识别

为了对车辆环境信息进行探测与识别,提高道路交通安全,该文研究了利用超声波传感器阵列识别车辆环境目标类型的方法:以分类器为核心,搭载目标物区分算法,实现对目标物的实时探测与区分。首先根据车辆周围环境信息提取了具有一定形状特征的典型目标物,分别为平板、圆柱和角形3种类型,以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器建立分类模型,根据目标物形状不同构造与优选分类特征指标集;依托分类结果建立目标物的类型区分算法,得到每一时刻各类目标物的概率值。仿真结果表明:分类模型的分类准确率达到91.5%;同时该方法对各种类型的目标物进行区分时,均达到较好的识别效果。在实际道路试验中,采集了汽车、行人和自行车3类目标物,采用该方法达到了良好的识别效果,具有可行性。     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.     

水下航行器航路点跟踪控制及其仿真

针对水下航行器在水平面内的航路点跟踪控制问题,建立了航行器的运动学和动力学模型.通过使用视线导引算法,设计了航行器的滑模控制器,同时综合应用Lyapunov方法证明了跟踪误差的全局渐近稳定性.在航行器航路点跟踪控制仿真研究中,指定航行器依次通过预先设置的一系列航路点,仿真结果表明,所设计的控制律有效,航路点跟踪误差收敛,可以对未来水下航行器的控制系统设计提供有效的理论指导和技术支持.     

面向物流场景的关键设备与输送线混合布局方法

针对物流场景中的关键设备和输送线布局问题,提出了一种结合多目标元启发式优化算法和布线算法的混合布局方法.在该方法中,首先建立以最优物料搬运总成本和输送线总成本为目标函数的多目标优化模型;然后使用元启发式优化算法实现关键设备的布局和解的更新与迭代,同时使用一种基于多目标评估的路径搜索算法实现输送线的布局,在布局中加入新策略以处理关键设备和输送线的约束;最后分别基于多目标粒子群算法(MOPSO)和非支配排序遗传算法2(NSGA2)实现两个混合布局算法,并通过实验验证该方法的有效性.     

基于分布式水下无线传感器网络目标协同定位方法研究

本文提出了一种基于水下传感器网络的目标协同定位改进方法。基于多重信号分类方法（MUSIC）得到目标的DOA估计,通过对水下信号传输特性分析,建立水下阵列传感器网络的目标定位模型,利用最大似然估计得到目标位置。利用基于阈值检测的分布式高斯牛顿迭代法完成最大似然估计的解算,仿真结果表明该方法有效节约了网络节点能量,降低了数据通信量,且得到了更好的定位精度。此外,分析比较了在不同噪声环境下、不同声源级情况下的目标位置结果。     

考虑环境影响的水下电场通信组网算法

为提升自主式水下航行器集群协作能力,减少群体网络能耗的同时进一步提高网络可靠性,提出一种考虑实际水域电导率影响并采用水下电场通信方式的仿生鱼群自组网算法.该算法基于节点间通信时间计算节点优先级,进而确定节点角色与功能,生成水下集群协作网络模型,实现小规模仿生鱼群的快速组网.以目的坐标为导向的子节点、失散节点自主巡航功能...     

基于禁忌搜索算法的船舶舱室智能布局设计

为提高船舶舱室布置的自动化、智能化水平,建立了船舶甲板布置区域模型和包括相对位置目标、绝对位置目标及人机工程约束目标的多目标优化数学模型.在建立模型的基础上,针对船舶舱室布局优化设计的特点提出了一种基于多初始解共同进化和模拟退火算法Metropolis接受准则相结合的改进的禁忌搜索优化算法,新算法可有效减少禁忌算法对单一初始解的依赖性,加快算法的收敛.最后运用建立的优化模型和改进后的禁忌搜索算法进行了仿真实验,实验结果验证了模型的可行性和改进的禁忌搜索算法性能的优越性,可有效缩短传统的舱室布置设计周期,提高设计质量.     

浮力驱动式水下航行器螺旋线运动控制与仿真

建立了浮力驱动式水下航行器的运动仿真模型,用MATLAB开发了仿真软件,对浮力驱动式水下航行器的运动进行了仿真研究.仿真算例表明,所建立的仿真模型是正确的,开发的软件具有较强的仿真功能;浮力驱动式航行器螺旋线运动模式的探索与实现,扩大了浮力驱动式水下航行器的应用范围,不仅可作远航程用途使用,而且可作定区域用途使用.     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

旋转舱内圆柱体及长方体群布局优化

以简化的人造卫星回收舱优化布局为对象，研究旋转舱内长方体与圆 柱体群待布物的布局优化．待布物在舱内承重板上下两基面上布置，属于 带性能约束的三维装填布局优化问题、ＮＰ－困难问题．给出于该布局优化数 学模型、求解过程、启发式算法．该启发式算法的思路是，尽量构造非同胚 的布局拓朴形式，再在此拓扑模式下进行布局寻优，并借助于敏度分析，暂 时消除约束等技巧，反复迭代，直至达到结束准则．优化过程中采用了先二 维后三维的分步优化方法，并编写了相应的软件．文后给出了算例．     

水下目标多元声传感阵列网络定位方法

针对由于环境干扰因素等影响水下目标精确定位的问题,提出了采用以声传感器为核心的多五元声传感阵列网络定位方法。根据水下空间环境,建立了多五元声传感阵列网络定位空间数学模型,研究与分析网络结构的多五元声传感阵列定位算法,给出了水下目标多五元声传感阵列网络定位参数的计算式及误差分析。分析表明:多五元声传感阵列网络定位参数的精度与声传感器阵列的布阵方式和声传感器之间的时延密切相关,随着时延的增大,水下目标方位角、俯仰角及距离误差也增大;通过采用单五元声传感阵列定位算法和多五元声传感阵列网络定位模拟对比实验,在同一区域下,多五元声传感阵列网络定位算法测量误差小于单五元声传感阵列定位算法测量误差,验证了水下目标多五元声传感阵列网络定位具有测试精度高的优点,为水下目标的精确定位及精确制导研制提供了技术方法,为开拓水下目标检测奠定了基础,具有很高的应用价值。     

基于云理论和粒子群算法的多传感器优化配置

针对复杂战场环境下多传感器网络目标检测概率低的问题,提出了一种基于云理论和粒子群算法的多传感器优化配置算法.首先从目标攻击方向的最大覆盖面和和最大目标探测概率两个方面建立了空间多传感器优化部署模式,然后利用基于线性递减和云理论策略的惯性权重和动态加速常熟自适应策略的粒子群优化算法对多传感器部署模式进行优化,从而有效避免优化算法陷入局部最优值,同时加快了算法的收敛速度.仿真实验表明,通过部署方案优化后,传感器网络的综合评估值从0.712 3上升到0.947 6,整体上升33%.     

水下航行器耐压壳体参数化设计优化

为提高水下航行器耐压壳体结构设计效率,研究了基于参数化分析和响应面近似模型的耐压壳体结构优化设计方法.确定某型水下航行器的耐压壳体结构5个尺寸为优化设计变量,应用薄壳理论和CCS规范进行了初步设计并确定了优化变量可行域,采用最优拉丁超立方法(Opt LHD)在可行域空间内确定设计试验样本点,研究了ABAQUS参数化驱动样本点的方法,建立了极限载荷的二阶多项式响应面模型.以极限载荷和壳体质量为优化目标,利用二代非劣排序遗传算法进行耐压壳体的多目标优化求解,得到Pareto最优解集.最终优化结果较初步设计结构极限载荷提高41.68%,壳体质量降低27.26%.参数化方法能够简化优化过程,提高优化效率,为水下航行器结构优化设计提供了借鉴.