基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法

由于临近空间高超声速目标的机动形式复杂,单一模型很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。提出了一种自适应网格交互多模型跟踪算法用于临近空间高超声速机动目标的跟踪问题。所提方法能够处理自适应时变模型集合,随时调整当前时刻使用的模型数量,相比于固定结构交互式多模型算法极大减少了计算量,计算效率和跟踪精度更高,数值仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于随机森林分类的快速标签检测

主要解决了传统的人工标签检测中存在的成本高、速度慢以及检测率低的问题。与传统算法相比,提出了一种基于随机森林分类的快速标签检测算法。文章首先设计了自适应特征选择方法,能够在大规模的特征中自动选择鉴别力最高的特征,较好地区分前景和背景。在此引入了基于金字塔随机撒块的随机森林分类器,能够快速有效地完成多种标签的检测。实验结果验证了本算法的高速、高精度特性,适用于高速自动化生产线上的标签检测。
     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

一种基于预警机制的自适应选择AS-AKA协议

针对UMTS认证与密钥协商AKA机制中使用序列号SQN不能有效抵抗重放攻击的问题,提出了一种基于预警机制自适应选择AS-AKA协议的方案,移动站MS收到用户认证请求消息后,通过验证接收消息的时间差或频率是否超过门限判断是否发出重放攻击预警.若有重放攻击预警,服务网络SN将协议切换到能有效抵抗重放攻击的APAKA协议.仿真结果表明,AS-AKA协议能够有效地抵抗重放攻击,相比UMTS AKA协议通过重同步过程抵抗重放攻击,本文方案抵抗重放攻击的同时降低了网络的比特通信量.     

基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

基于自适应模糊PID方法的轮毂无刷直流电机控制与仿真

针对轮毂式电动车用永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等特点,根据轮毂电机参数的变化,利用模糊控制对PID参数进行在线自适应调整,提出了一种基于自适应模糊PID的转速控制方法,获得了高精度的转速控制。首先分析永磁无刷直流电机的动态数学模型,在MATALB/Simulink平台下,将模型按功能进行子模块建模,并通过与S函数相结合构建无刷直流电机的转速自适应模糊PID的双闭环控制系统模型,最后考虑车辆实际行驶情况,进行了电机系统运行工况的仿真分析。结果表明,采用自适应模糊PID控制无刷直流电机,能够实现控制精度高、响应速度快、无超调,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,明显改善对电动车用轮毂驱动电机的控制效果,提高电动车辆行驶的操纵性和稳定性。     

拉索支座减隔震桥梁自适应推倒分析方法

以拉索支座减隔震桥梁为研究对象,提出了自适应推倒分析方法(AMPP),对比多模态推倒分析方法(MPA)和一阶模态推倒分析方法(PO-1),研究AMPP方法应用于这类桥梁抗震性能评估的可行性及效果.结果表明:推倒分析方法可以成功应用于拉索支座减隔震桥梁的抗震性能评估,AMPP方法对关键参数的计算精度高于一阶模态推倒分析和多模态推倒分析,但多模态推倒方法对下部构件的内力评估精度较好.     

一种区分优先级自适应抖动的媒质接入控制协议

针对军事航空通信系统中随机接入类协议不支持多优先级且在重负载时传输性能急剧恶化问题,提出一种区分优先级自适应抖动的多信道媒质接入控制(MAC)协议PAJ_MAC。协议基于随机接入机制,采用为各个优先级设置不同最大抖动阶段的方法来区分各优先级业务的QoS,通过估计信道忙闲程度并根据估计值调节抖动阶段转移概率自适应因子,使协议具备业务负载自适应能力。分别建立了分组等待阶段发送缓冲区的M/G/1/K排队模型、信道接入阶段抖动状态的二维马尔科夫链模型和传播阶段的突发包碰撞模型,得到了协议各项性能指标的理论表达式,并通过编程求出了自适应因子在保证最高优先级可靠性需求下随业务负载变化的最优解。仿真表明,该协议支持多优先级业务,并始终保证最高优先级业务的低时延(端到端时延10ms)、高可靠(成功传输概率≥95%)传输以及系统吞吐量的稳定。     

变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。