基于Android的航迹指示仪的设计与实现

基于Android平台,利用GPS定位技术和百度地图开源SDK,设计了一款能够预先设定轨迹以及进行轨迹记录和保存的软件.该软件通过百度地图API进行地图显示,可根据需求通过经纬度坐标预先设定轨迹,并实时记录使用者的移动轨迹,与预设轨迹进行对比,当偏离预设轨迹一定范围时会有语音以及文字提醒.软件采用SQLite轻型数据库存储预设轨迹与记录的轨迹内容.经过测试,该软件简便易用,能够准确地记录轨迹,满足航空测磁对于航迹规划和航迹记录的需求.     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

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Voronoi图的无人机快速航迹规划研究

Voronoi图的快速构建是快速完成基于Voronoi图的航迹规划的关键。针对Voronoi图构建效率不高的问题,提出了一种快速构建Voronoi图的方法。首先,利用改进的Bowyer-Watson算法构建Delaunay三角网。在确定待插入点的影响域时,引入bool类型的数组对已构建三角网中的三角形是否为Delaunay三角形进行标记,从而缩小三角形的遍历范围,加快Delaunay三角网的构建速度。然后用间接法得到Voronoi图。此外,对航迹规划过程中起始航迹和终止航迹的确定进行了讨论,完成了基于Voronoi图的无人机航迹规划。结果表明,采用提出的间接法能快速完成Voronoi图的构造。当母点(威胁点)为20 000个时,只需要20 s的时间。对快速完成无人机的航迹规划具有重要的意义。     

临近空间高超声速目标断续点迹航迹起始方法

针对雷达探测临近空间高超声速目标受到雷达散射截面(RCS)随照射姿态异常分布、目标高速高机动飞行和大气环境等的影响,容易出现断续点迹,导致航迹起始困难的问题,提出了一种基于并行流水线的可变波门航迹起始方法.通过分析传统航迹起始方法存在的问题,结合临近空间高超声速目标的机动特性,设计了针对性更强的相关波门,采用流水线思想,并行执行针对不同周期出现断续点迹的航迹起始进程,实现多目标断续点迹的航迹起始.蒙特卡罗仿真结果表明:新方法正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,计算量小,具有一定工程实践性和可推广性.     

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.     

基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

改进蚁群算法的无人救生船航迹规划

为了缩短无人救生船从出发点到险情发生点所需时间,需要规划一条无碰撞的安全航行路径。针对当前路径规划中存在的问题,提出一种考虑时间优化的改进蚁群算法,将该算法应用于无人救生船航迹优化,建立了无人船在航行过程中的时间模型,得到无人救生船航行路径的时耗计算公式,改变了信息素更新方式。仿真结果表明,与传统蚁群算法相比,改进后的算法能有效降低航行时间。     

人类DNA序列TSS区域序列特征及±1核小体的位置分布

基于包含人类基因转录起始位点附近的58989条DNA序列,运用核小体特征量对序列做分类分析,发现±1核小体位于TSS区域两侧的第一类基因约占28%,TSS区域有核小体占据的第二类基因约占30%.用二阶信息冗余特征量分析了DNA序列的碱基关联分布,发现没有占据TSS区域的核小体对应的序列具有强碱基关联,占据TSS区域的核小体对应的序列具有弱碱基关联,弱关联是TSS区域的普适特征.表明占据TSS区域的核小体具有很强的序列适应性和位置的可变性.通常定义的含TSS的核小体缺失区域仅对第一类基因成立.推测第一类基因具有较高的转录效率.