对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法

为解决目标服从不规则分布情况下,舰炮对面射击瞄准点配置求解困难的问题,提出对任意分布目标的舰炮对面区域射击瞄准点配置方法。通过在离散空间内描述目标分布概率密度函数,直接给出数值形式的目标分布概率密度函数,避免解析形式下多次更新、更改对目标概率密度函数复杂度的提升;基于变分分析,求解数值形式的最优有效范围与最优中间函数;基于最优有效范围进行射击瞄准点初分配,之后基于共轭梯度法与最优中间函数进行射击瞄准点配置优化。仿真分析中,在目标服从规则分布情况下分别采用现有方法与所提方法求解瞄准点配置与对应毁伤概率,在目标服从不规则分布情况下采用所提方法求解瞄准点配置,并通过统计模拟法对比验证毁伤概率。结果表明,该方法在目标服从规则分布情况下与现有方法优化程度相当;同时,该方法能够求解目标服从不规则分布情况下的瞄准点配置,对应毁伤概率与理论最优毁伤概率相近。     

Establishing formal state space models via quantization forquantum control systems

1.INTRODUCTION Quantumtheoryisoneofthemostimportantachieve mentsinthe20thcentury,anditdisclosesthestruc tures,characteristicsandmotionlawsofmatterinthe microcosmicfieldandleadsusfromthemacroscopical worldintomicrosystems.Aseriesofnewphenomena whicharedifferentfromclassicalsystemshavebeen discovered,suchasquantumentanglement,quantum coherenceanduncertainty.Meanwhile,quantum theoryandquantummethodsarealsowidelyusedin differentfieldssuchaschemicalreaction,geneticen gineering,atomicphysicsandi…     

量子遗传算法及在模糊控制器参数优化中的应用

提出了一种基于实数编码的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异。针对量子旋转门的旋转角方向的选择,提出了一种简易快捷的新方法。基于适应度函数的梯度信息,构造了旋转角大小的计算公式。该方法将每一量子位的两个概率幅,看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解。在染色体数目相同时,可显著加速优化进程,提高获得全局最优解的概率。模糊控制器参数优化问题的仿真结果表明,该方法在搜索能力方面明显优于普通量子遗传算法。     

一种改进的半定量仿真算法

由于基于区间的半定量仿真算法都是针对参数区间的边界值进行的，所以导致仿真精度不高，状态轨迹过宽等现象。为了克服这一缺陷，提出一种改进的半定量仿真算法。首先简述了半定量仿真算法，然后以数字区间仿真为研究对象提出了一种随机半定量仿真算法。该算法用参教的概率密度函数代替区间进行半定量仿真．首先利用参数区间以及先验知识确定概率密度函数．根据概率密度函数在一定的置信水平下产生一组随机参数值，经过处理后确定其边界值作为新区间，然后将其用于相应的半定量仿真算法。理论分析和仿真实例表明，改进的半定量仿真算法的仿真精度高于传统半定量仿真算法。     

Incoherent control of two classes of finite-level quantum systems

The incoherent control of finite-level quantum systems is investigated.Following a brief introduction to coherent control paradigms in quantum control,a control problem that can not be accomplished using only coherent control is presented.For such a control problem,it is proved that it can be accomplished using incoherent control based on projective measurement and coherent control for two classes of finite-level quantum systems,i.e.,eigenstate controllable quantum systems and wavefunction controllable quantum systems.     

Shape control on probability density function in stochastic systems

A novel strategy of probability density function （PDF） shape control is proposed in stochastic systems. The control er is designed whose parameters are optimal y obtained through the improved particle swarm optimization algorithm. The parameters of the control er are viewed as the space position of a particle in particle swarm optimization algorithm and updated continual y until the control er makes the PDF of the state variable as close as possible to the expected PDF. The proposed PDF shape control technique is compared with the equivalent linearization technique through simulation experiments. The results show the superiority and the effectiveness of the proposed method. The control er is excellent in making the state PDF fol ow the expected PDF and has the very smal error between the state PDF and the expected PDF, solving the control problem of the PDF shape in stochastic systems effectively.     

New CFAR target detector for SAR images based on kernel density estimation and mean square error distance

A new constant false alarm rate (CFAR) target detector for synthetic aperture radar (SAR) images is developed. For each pixel under test, both the local probability density function (PDF) of the pixel and the clutter PDF in the reference window are estimated by the non-parametric density estimation. The target detector is defined as the mean square error (MSE) distance between the two PDFs. The CFAR detection in SAR images having multiplicative noise is achieved by adaptive kernel bandwidth proportional to the clutter level. In addition, for obtaining a threshold with respect to a given probability of false alarm (PFA), an unsupervised null distribution fitting method with outlier rejection is proposed. The effectiveness of the proposed target detector is demonstrated by the experiment result using the RADATSAT-2 SAR image.     

外辐射源雷达网络中的接收站自适应选择方法

由于带宽和能量的限制,外辐射源雷达网络在多目标跟踪过程中可能无法利用所有接收站数据,需要进行接收站的选择。基于势均衡多目标多伯努利滤波器,本文提出了一种新的接收站自适应选择方法。首先,对目标概率密度函数(probability density function, PDF)进行预测。其次,计算各接收站的理想量测,并利用该量测对预测PDF进行更新。最后,将目标数的后验期望估计及其方差分别作为目标函数,衡量不同接收站对PDF的更新质量,选择出最佳接收站。仿真实验利用多普勒频率对目标进行跟踪并在跟踪过程中完成接收站的选择,实验结果证明了所提方法的跟踪精度优于其他传统方法。     

Lindblad型开放量子系统最优控制

对于伴随着松弛和耗散的Lindblad型开放量子系统,采用基于Liouville超算符变换的方法,将开放量子系统的动力学微分方程的矩阵表达形式转化成向量表达以简化微分方程的求解。以系统被控状态到达目标状态的期望值为性能指标,对变换后的开放量子系统进行最优控制律的设计,以达到状态转移的目的。在MATLAB环境下以2能级开放量子系统为例进行了系统仿真实验。对控制参数的变化对系统的布居数转移概率及其控制时间的影响进行了对比实验,并对实验结果进行了对比分析。

Abstract：

In order to solve the state of an open quantum system with relaxation and dissipation,the dynamical equation of the system in matrix was transformed into vector form in Liouville space. Taking the expectation value for the state under control reaching the target state as performance indicators,an optimal control function was derived for the system transformed. The control a 2-level open quantum system was simulated on in MATLAB. The influence to population transfer probability and control time caused by changing of parameters were analysed contrastively.     

一种新的基于峰度的盲源分离开关算法

盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF)，并由此获得关键的激活函数(AF)，进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大，源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法无需假设源信号的概率密度函数，可直接对独立分量分析(ICA)中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明，该算法可有效进行盲源分离。     

基于等效采样时钟jitter的精确测量

提出了关于时钟jitter的一种新的测量方法。该方法是在等效采样的基础上,对采样信号做平均,平均后的信号就是原采样信号与时钟jitter的概率密度函数(PDF)的卷积,所以理论上时钟jitter可以通过对平均的信号进行反卷积得到,而实际操作中反卷积很难得到。按等效采样间隔把卷积离散化为一个线性卷积的形式,从而在最小方差意义上给出了时钟jitter概率密度函数反卷积的结果。这种方法不仅可以给出时钟jitter的均方差,同时也给出了时钟jitter的分布,实现了某种意义上jitter的精确测量。     

基于自适应逆控制的离散MRAC设计

在模型参考自适应控制中,以往消除扰动的方法是将系统输出和干扰同时反馈来提高系统性能和消除干扰,两者只能折中实现。针对此问题,结合自适应逆控制理论和超稳定理论,提出了一种克服随机扰动的离散MRAC设计方法。本方法引入自适应逆模型来消除系统扰动,将对象性能和扰动控制分开单独进行处理,可分别提高各自的性能。仿真实验证实了方法的可行性。     

控制受限加权预报自校正系统的稳定性分析

针对控制幅值受限的、含稳定的未建模动态和有界干扰的对象 ,给出了一种鲁棒加权预报自校正控制算法。这种算法是在最小二乘型参数估计的基础上通过引入死区而得到的 ;通过引入一补偿函数f(t) ,并结合关键性技术引理便捷地对系统的鲁棒稳定性作了详细证明。结果表明 ,即使受控对象不稳定 (通常涉及控制幅值受限的控制系统稳定都需要对象稳定 ) ,所建立的系统也可以稳定。     

一种基于相位比较的量子遗传算法

针对量子遗传算法不适于连续函数优化的问题,提出了一种改进的量子遗传算法。该算法直接将量子染色体与当前最优解相比较来确定旋转门的旋转角,种群中各个体以不同速率向最优解进化以同时实现全局搜索与局部搜索,引入变异操作以防止算法早熟收敛。对该算法及其全局收敛性进行了分析后,将其用于函数极值求解与PID控制器的参数优化,并与遗传算法和量子遗传算法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的寻优性能。     

SAR images classification method based on Dempster-Shafer theory and kernel estimate

To study the scene classification in the Synthetic Aperture Radar (SAR) image, a novel method based on kernel estimate, with the Markov context and Dempster-Shafer evidence theory is proposed. Initially, a nonparametric Probability Density Function (PDF) estimate method is introduced, to describe the scene of SAR images. And then under the Markov context, both the determinate PDF and the kernel estimate method are adopted respectively, to form a primary classification. Next, the primary classification results are fused using the evidence theory in an unsupervised way to get the scene classification. Finally, a regularization step is used, in which an iterated maximum selecting approach is introduced to control the fragments and modify the errors of the classification. Use of the kernel estimate and evidence theory can describe the complicated scenes with little prior knowledge and eliminate the ambiguities of the primary classification results. Experimental results on real SAR images illustrate a rather impressive performance.     

基于高斯混合模型的光纤罗经误差概率分布建模

针对船用光纤罗经误差的概率分布不完全符合高斯分布的情况, 提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的光纤罗经误差概率分布函数(probability distribution function, PDF)建模方法。该方法使用多个高斯分布的线性叠加来拟合光纤罗经误差的概率分布, 并结合一种鲁棒性的期望最大化(expectation maximization, EM)算法来估计GMM中的参数。仿真分析和实测数据验证, 相比于使用单一的高斯分布, 基于所提方法建立的光纤罗经误差概率分布更加符合该导航设备误差的实际概率分布。     

Decentralized direct adaptive neural network control for a class of interconnected systems

1 .INTRODUCTIONA number of interconnected systems found in theworld, such as electric power systems ,industrymanipulators and computer networks , are oftencomposed of a set of subsystems . A centralizedcontrol strategy for the requirement of a large a-mount of information exchange between the sub-systems . A decentralized control method, devel-oped based only on local measurements ,is oftenpreferable . At present ,there have been many re-search results for adaptive control of interconnec-…     

一种基于滑模的广义预测控制新算法

将广义预测控制和滑模控制结合起来，提出一种新的广义预测控制方法。通过对系统输出预测得到切换函数值，求解开环优化求得控制律。并将当前时刻的控制作用于对象，下一时刻重复此过程。该方法具有预测控制在线处理约束及滑模控制对于干扰的不变性的优点，最后分析了零终端滑模约束的广义预测控制的稳定性。     

量子神经网络软测量模型及应用

提出了一种基于量子神经网络的软测量模型,组成该模型的量子神经元对信息的处理分为两阶段。第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态,整个过程模拟量子受控非门。以某石化厂乙烯收率为软测量对象,实验结果显示出,提出的量子神经网络软测量模型可以较好地跟踪乙烯收率的变化。     

多变量系统预测函数解耦控制

提出一种新的多变量系统预测函数解耦控制(PFC)算法。该算法将多变量系统的PFC分散为若干单变量系统的PFC,使参数设计和算法求解大为简化。此外,利用该算法可得到一个解析的控制量计算方程,控制器参数均可离线计算,因此在线时算法简单、计算量小,可用于解决复杂的耦合控制问题。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。