基于前视声呐信息的AUV避碰规划研究

在复杂海洋环境中,利用前视声呐获取的障碍物信息指导自治水下机器人（AUV）进行局部避碰。主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。强化学习的方法强调AUV在环境的影响中学习,通过环境对不同行为的评价性反馈信号来改变行为选择策略。并且在环境发生变化时,AUV通过学习来实现对新环境的适应,不断改进其自治能力,进而实现在不确定环境下的避障任务。开发了AUV运动规划的虚拟仿真软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。     

基于遗传改进协调场的移动机器人避障策略

针对在动态环境下移动机器人用传统人工势场法导航所存在的缺陷,在改进传统人工势场的基础上,引入协调向量,利用子目标点构建局部势场,并通过窗口滚动刷新子目标点实现全局优化,对运动过程中可能遇到的陷阱、抖动、实时避障等问题,提出了解决方案,最后利用自适应遗传算法对参数进行的多目标优化,经过仿真,证明了该策略的可行性和有效性。     

IP网络测量探析

随着Internet规模的迅速扩大,网络新业务的不断出现,Internet已经成为一个复杂巨系统,Internet测量越来越受到国际上的关注.本文从网络测量分类、方法、内容的不同角度对当今网络测量进行了综合分析,并提出了网络测量的关键技术,指出当今网络测量的不足与研究趋势.     

无源射频识别标签整流电路的分析与设计

整流电路的设计是无源射频识别(RFID)标签的关键技术之一.基于两种传统的整流电路,分析影响其输出电压和能量转换效率(PCE)的几个因素,在此基础上提出了一种改进的整流电路.该电路采用栅极交叉连接的结构来消除天线到芯片的阈值电压压降,并通过增加两个MOS管作为开关来抑制芯片到天线的电荷回流.电路的设计仿真结果显示,该整流电路具有较高的输出电压和PCE.     

A passive optical network based on optical code division multiplexing and time division multiple access technology

A passive optical network （PON） scheme based on optical code division multiplexing （OCDM） for the downstream traffics is proposed and analyzed in detail. In the PON, the downstream traffics are broadcasted by OCDM technology to guarantee the security, while the upstream traffics pass through the same optical fiber by the common time division multiple access （TDMA） technology to decrease the cost. This schemes are denoted as OCDM/TDMA-PON, which can be applied to an optical access network （OAN） with full services on demand, such as Internet protocol, video on demand, tele-presence and high quality audio. The proposed OCDM/TDMA-PON scheme combines advantages of PON, TDMA, and OCDM technology. Simulation results indicate that the designed scheme improves the OAN performance, and enhances flexibility and scalability of the system.     

神经网络基于改进型粒子群算法的研究

提出一种基于被动聚集型粒子群优化算法来提高人工神经网络的性能,被动聚集是保持群体完整性的生物力量,该算法引入了生物学中被动聚集的概念,使得信息在种群各粒子间传播,保持种群的多样性。仿真实验表明:基于改进型粒子群优化算法的神经网络可以有效降低训练次数和均方误差。     

基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

不确定广义双线性系统的鲁棒无源控制

研究了不确定广义双线性系统的无源控制问题.利用广义李雅普诺夫函数、广义黎卡提代数不等式和线性矩阵不等式,给出了不确定广义双线性系统的零解渐近稳定和无源的充分条件.特别针对广义双线性系统,采取了范数有界和集合限定的方法,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统是零解渐近稳定且具有无源性,同时给出了相应的控制器的构造.最后,给出了一个实例说明所得结论的正确性.     

大学生的消极情绪及调适

情绪因素在大学生成才过程中的作用是不容忽视的，本就大学生消极情绪进行分析，旨在让我们了解大学生消极情绪的特点及形成原因，探讨其调适方法。     

三维空间三坐标角度测量单点被动定位算法

在军事实战中单点被动定位系统往往与主动定位系统交替使用,所以,具有一定初始条件(初始距离、初始速度)的单点被动定位系统所使用的算法研究十分重要。文中在三维空间运动几何模型的基础上,结合目标和观测器各自的速度约束条件,提出了运动目标的三维空间三坐标角度测量单点被动定位算法的模型。建立了该模型下单点被动定位方程,讨论了定位方程解存在的条件,得出方程具有双解的结论。结合高速运动目标的航迹在任意相邻3个观测点上共线的假设,确定了定位方程的唯一解。最后,利用计算机仿真了三坐标角度测量单点被动定位的算法。多种目标航迹的仿真结果表明,该算法对来袭目标的各种航迹有效,定位相对误差优于±2%。