无人机航迹规划系统的设计与实现

【目的】航迹规划程序UFP(UAV飞行规划)是无人机任务规划系统的核心，也是目前科研人员研究的重点。为了确保无人机能顺利完成各种作战计划任务，任务规划系统必须对各种战场因素进行综合分析。【方法】通过人工设计和操作，可直接将任务指令传输给无人机，基于.NET的无人机航线规划系统，使用数字高程模型图，并采用Dijkstra算法来寻找最优的飞行航迹。【结果】选择适合战场因素和自身性能指标的最优航迹，从而确保无人机能安全、按时抵达任务区域，并按任务规划来完成既定任务。【结论】无人机航迹规划系统作为当今战争的重要支撑，运用该系统能大大提高作战效能，进而巩固国防。     

一种基于区域路径优化的混合聚类方法

针对局部优化物流路径时效率低下,无法在全局上实现实际需求应用的问题,建立了一种基于区域划分的物流路径优化模型ZROM(Zoning-routing optimization model),并提出了一种改进Apriori混合聚类分析的KM-A方法求解该模型。该方法利用K-Means聚类分析来划分物流区域,在区域内部利用改进的基于最小代价容忍度的频繁序列模式挖掘算法对路径进行优化。实验分析表明,KM-A方法在覆盖节点网络中目标节点数量相同的情况下可以有效提升物流路径运送的效率,结果合理且具有高度可靠性。     

神经网络在国内旅游人数预测中的应用

针对国内旅游人数预测研究了旅游人数的影响因素,讨论了输入层、隐含层、输出层等神经元的设置及网络训练的参数,综合考虑训练精度、训练时间、泛化能力等条件,动量—自适应学习速率调整算法是适合国内旅游人数预测的,并基于动量—自适应学习速率调整算法建立了神经网络模型;将模型应用于国内旅游人数预测系统,结果表明,该算法具有较好的准确性和鲁棒性,利用神经网络模型预测国内旅游人数是可行的.     

旋翼无人机目标推力矢量最速趋近法

针对旋翼无人机轨迹跟踪任务,提出一种基于四元数等效旋转矢量的目标推力矢量快速趋近法,用以优化此类飞行器的轨迹跟踪控制方式.具体过程如下:由位置控制环生成主旋翼目标推力矢量,求出当前推力矢量到目标矢量的最小旋转矢量和姿态改变最小的变化四元数,进而得到目标姿态四元数,再以该四元数作为姿态控制环给定量,实现目标推力矢量快速趋近.仿真与飞控平台验证表明:该方法能使推力矢量以最优路径趋向目标矢量,减小了旋翼无人机姿态变化量,缩短了姿态跟踪时间.利用该方法优化设计了轨迹跟踪控制方案,与其他未经优化的有关方案相比,该方案整体计算量小,更适用于成本受限的低端嵌入式控制器.     

长短期记忆网络的轨迹隐私保护

随着移动互联网的普及,位置查询已经成为用户享受服务的重要方式.然而在位置查询中,服务器可获取用户位置及轨迹信息这一特点会威胁到用户隐私.为此,提出了一种利用改进的长短期记忆网络来保护用户轨迹隐私的方法.首先可信第三方利用改进的长短期记忆网络预测用户未来时刻的位置点信息,之后第三方在构造匿名区域时,将其预测的位置点信息放入当前时刻进行请求,以打乱轨迹中的时序信息,并模糊服务器端的用户轨迹序列,从而有效保护用户轨迹隐私.同时,将未来时刻点放入当前时刻进行请求这一操作也克服了位置隐私保护中的匿名区域不合理问题,提高了系统服务的有效性.实验结果表明,该方法在用户轨迹的隐私性方面优于现有方法.     

基于多层次模糊评价模型的 数学课程远程直播研究

网络直播课堂在学习时间与地点方面灵活性较高,为未来教育方式提供新的发展趋势,为此研究基于多层次模糊评价模型的数学网络直播课堂教学效果评价方法按照系统性、科学性与可操作性原则,构建数学网络直播课堂教学效果评价指标体系;利用三角模糊数建立判断矩阵,结合层次分析法确定指标权重;利用多层次模糊评价模型依据指标权重获取直播课堂教学效果评价结果实验结果表明：该方法可精准获取直播课堂教学效果的评价结果;该方法构建的评价指标体系内容效度较优,与实际需求吻合程度较高;应用该方法后可有效提升学生学习兴趣与学习效果     

基于SystemView的无人机数据链实验系统构建

针对无人机数据链系统课程的教学,利用SystemView软件构建了无人机数据链系统模型.利用该模型仿真分析,可以得到无人机数据链上行遥控信号从信源扩频、调制、加噪声到解调和滤波等各个环节的时域波形图.实践结果表明,利用System View软件构建的无人机数据链系统模型在教学实践中把抽象复杂的知识点转换成形象直观的波形图,充分调动了学生自主学习的积极性,提升了该课程的教学效果.     

基于RBFNN和回馈递推的新型多旋翼飞行器控制

研究了新型多旋翼飞行器的建模与轨迹跟踪控制. 建立了非线性运动学和动力学模型,并提出基于全调节径向基神经网络和回馈递推的鲁棒自适应轨迹跟踪控制策略. 首先设计了飞行器的位置误差PID控制器,用于实时消除飞行轨迹与期望轨迹的偏差,并为姿态控制环构建姿态角指令. 采用全调节径向基神经网络估计飞行器动力学模型中的复合干扰,为避免回馈递推控制器设计过程中对虚拟控制信号的繁琐求导运算,减小对解析模型的依赖度,设计了一种基于指令滤波回馈递推的飞行器姿态控制器. 该设计方法通过滤波器而非直接用解析方法对虚拟控制信号求导,大大简化了控制器的设计过程,节省了控制能量. 仿真实验表明所提出的轨迹跟踪策略的正确性和有效性.     

火星探测无人机建模与切换控制

火星无人机是未来深空探测的发展方向之一. 该文针对火星探测无人机建模与切换控制进行研究,概述火星探测无人机的运行过程,建立火星探测无人机的数学模型,分析带伞飞行和无伞飞行的稳态性能,设计姿态和高度控制系统,实现火星探测无人机的切换控制. 仿真研究表明所建模型稳定可行,所提切换控制方法能保证切换过程的安全性和稳定性.     

非线性系统的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

针对一类非线性多输入多输出不确定系统,基于小增益理论提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,采用Lyapunov方法及小增益理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界。该算法自适应律的学习参数仅有1个,便于工程实现。最后利用本文提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,仿真结果表明了控制方案有效性和鲁棒性。     

一种基于计算机软件的云网络开放流边界覆盖模型

基于开放流(OpenFlow)提出一种纯软件边界覆盖模型——OPS,利用虚拟交换机进行帧头重写以防止分片和MAC学习问题,同时提出基于主机的VID使用方法来决定数据中心内租户网络的数量.所提模型不需要依赖任何特殊硬件如开放流硬件交换机,能部署在传统电视网络中.实验证明所提模型OPS相对于隧道模型VXLAN拥有更好的性能,同时CPU占用率更低.     

面向重点区域安防的无人机探测与反制技术研究

分析了无人机的特点、安全隐患以及反无人机的难点;阐述了基于雷达、无线电、光电、声波等传感设备的各种无人机探测技术以及干扰阻断类、直接捕捉类、打击毁伤类、监测控制类等各种无人机反制技术的原理和特征;分析了各类技术在市场上的应用情况,并对它们的适用性和优缺点进行了比较.最后,针对各类重点区域的无人机管控提出了有效的建议.     

基于深度学习的医疗电子数据特征学习方法

面向高维异构的医疗电子数据,如何才能有效开展特征学习以优化患者联合用药不良预后的风险预测？针对此问题,提出一种基于深度学习的医疗电子数据特征学习方法。首先结合深度学习长短期记忆网络模型和深度稀疏自动编码模型学习具有时序特性的患者联合用药数据的特征表示,并通过二分k-均值聚类方法形成联合用药综合表达因子。然后构建风险预测特征向量和风险相关特征向量,分别用于联合用药的不良预后风险预测和风险相关性分析。最后将该方法与已有的传统方法在真实医疗电子数据集上进行对比实验,结果表明：该方法在患者联合用药的不良预后风险预测中,准确率比传统方法提高了5%～10%,误判率降低了3%～5%,具有较好的风险预测性能。     

一种鲁棒自适应Backstepping控制方案研究

对基于调节函数的Backstepping自适应控制方案进行了改进,设计了一种新型鲁棒自适应无人机飞行控制系统.首先将某型无人机的系统模型转化为一个含有非线性参数不确定性、不确定的非线性与未建模动态的受扰严格反馈系统,然后提出了一种含有广义误差自适应调节项的新型李亚普诺夫函数,得出了稳定自适应控制律和参数更新律.最后该无人机的鲁棒自适应飞控系统的有效性得到了仿真验证.     

多旋翼无人机惯性单元阻尼减振设计与仿真研究

为了提高无人机飞行的稳定性,提出一种基于干摩擦效应的多旋翼无人机惯性单元阻尼减振器,即利用橡胶摩擦片与悬臂支架之间的接触摩擦作用,从而达到耗散振动能量的目的.首先对干摩擦器进行结构设计,并建立其有限元仿真模型;其次利用瞬态动力学分析干摩擦阻尼器的减振效果.结果显示:安装干摩擦阻尼减振器可以明显改善惯性测量单元的阻尼特性...     

融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆检测研究

绝缘子自爆检测是无人机电力输电线路巡检的一项重要内容,准确、快速、自动寻找绝缘子自爆区域,能大量节省无人机巡检图像数据处理工作量,提高巡检的精度和效率.本文针对目前绝缘子自爆区域检测存在样本少、目标小且精度不高的问题,提出了一种融合深度学习的无人机巡检绝缘子自爆区域检测方法.该方法用大量绝缘子样本训练深度学习目标识别模...     

基于PSO的BP神经网络纱线条干CV值预测研究

本文简要介绍了BP神经网络所用的BP算法,针对BP算法的不足之处,采用粒子群优化算法作为BP网络的学习训练函数,优化BP网络的训练速度和精度,建立了基于PSO的BP网络模型。同时,将这种优化后的BP网络模型应用于纱线条干CV值预测技术中,验证了该网络模型的性能。     

融合分类器可信度的数据流集成分类

提出基于分类器可信度的权重计算策略,解决动态数据流集成分类中子分类器权重分配难题.该方法充分考虑了所处不同位置样本对权重计算的影响,利用信息熵描述分类器对预测结果的不确定性,建立分类器可信度与样本之间的关系,进而给出分类器可信度的定量计算方法.最后结合动态数据流分类需求和概念漂移特点,借助批量学习和时间遗忘策略构建基于分类器可信度的动态加权集成分类模型.理论分析和实验结果表明该分类方案可行,相比传统集中方法具有一定的优势.     

基于无人机倾斜摄影点云滤波的新疆某地区精确DEM构建方法

无人机倾斜摄影可以快速、低成本、大范围获取高精度的影像数据,利用新疆某地区的无人机倾斜摄影数据,生成格网间距为1 m的DEM.研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网加密滤波构建的精确DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM.     

倾斜影像三维建模方法与应用

随着无人机倾斜摄影技术的迅速发展,实景三维模型逐渐成为众多行业进行各种需求分析的重要数据源,精细化实景快速三维建模技术也成为当前研究的热点。本文基于无人机倾斜影像数据,建立基于Smart 3D平台的实景快速三维建模方法与技术流程,并利用舞钢市的倾斜摄影数据进行实际应用与验证,结果证明:该方法具有自动化程度高、三维建模速度快、真实度效果好等特点。