无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

基于FPSO-SA算法的威布尔分布参数估计研究

为解决威布尔分布等复杂分布模型采用常规方法很难直接进行参数估计的问题, 提出了基于模糊粒子群模拟退火算法的威布尔分布参数估计。该算法根据粒子个体纵向和横向运动特性, 引入模糊逻辑推理动态调整惯性权值因子, 提高了粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)的收敛速率; 将上述模糊粒子群算法(FPSO: Fuzzy Particle Swarm Pptimization)与模拟退火算法(SA: Simulated Annealing)结合, 以FPSO算法的速度位置更新公式作为SA算法的状态生成函数, 再运用Metropolis算法以概率接受新状态, 获得全局最优参数估计值。将基于上述智能算法的参数估计法运用到威布尔分布参数估计中, 提高了参数估计精度。实际应用表明, 该参数估计方法在复杂分布模型参数估计中具有可行性和有效性。     

复杂网络的有限时间同步控制

针对线性耦合的复杂网络有限时间同步控制问题, 在非线性动态满足一定条件的情况下, 基于同步误差, 结合线性反馈原理和有限时间控制思想, 提出两种不同的连续非光滑控制协议。并应用矩阵理论和有限时间稳定性引理, 给出复杂网络实现有限时间同步的充分条件。若选取合适的反馈控制增益, 可使复杂非线性耦合网络实现有限时间同步。最后通过仿真实例验证了该方案的可行性和有效性。     

基于分层模糊控制的移动机器人路径规划

针对移动机器人的路径规划中,应用模糊控制算法时模糊控制变量过多以及响应速度较慢等问题,简化模糊控制器与移动机器人本身的关系,设计出一种简单的双层模糊控制器实现算法,第一层模糊控制器以距离和方位角为输入量,转角为输出量;第二层以距离和转角为输入量,步长为输出量。解决了一般模糊控制器中规则库爆炸的问题,提高移动机器人路径规划算法的效率。经MATLAB仿真,证明算法有效性。     

基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。     

配电网管理系统中电网数据库的设计和优化

配电网管理系统是一个能对电网大量数据信息进行处理的综合系统,传统的数据处理方法已难以满足要求,必须借助于先进的数据库技术.在普通刀闸模型基础之上引入了"阻抗可变支路"模型,并为配电网络建立了与之相对应的ER模型(实体-关系模型),并依照该模型提出新的配电网数据库建库方法和优化方法,设计了对应的配电网数据库层次模型.     

小波基自适应去卷滤波器研究

为了提高信号处理的精度，熔最小均方滤波、Kalman滤波和小波变换于一炉，提出了小波基自适应去卷滤波器。并用文中方案做了若干仿真实验，结果表明，该滤波器能很好地跟踪反射系数信号，并能滤去高频噪声，平均相对误差在1％以内，表明文中方案是十分有效的。     

人体行为识别特征提取方法综述

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识 别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和 光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系 统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究 难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。