基于非线性赋权XGBoost算法的航班延误分类预测

针对数据不平衡背景下的航班延误分类预测问题,提出一种非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法.基于航班延误数据的不平衡特性及数据不平衡对分类预测性能的影响分析,提出基于样本比例的启发式非线性赋权方法,改进负对数似然损失函数,采用网格搜索和交叉检验法确定最优参数,...     

基于简单蚁群算法的载荷安装误差补偿研究

载荷的安装误差补偿在工程实践中起着十分重要的作用。已有的误差补偿方法一般只针对小误差的情形,而对大误差则没有很好的解决方法。结合空中机动平台光电载荷的安装误差,提出了一种利用简单蚁群算法来补偿载荷安装误差的方法。通过对小误差和大误差两种不同情形的数值仿真,初步验证了方法的可行性;通过对试验数据的测试分析,进一步验证了方法的有效性。     

基于粒子滤波器的移动目标定位算法

在实时定位系统中,为了获得较准确的定位,常常需要使用粒子滤波器对测量值中的非高斯噪声进行处理.然而,现存的基于粒子滤波的定位算法大多只是将其用于处理计算出的坐标值,而很少用于处理原始测量值.本文比较分析了粒子滤波器的不同应用层次对定位精度的影响,并采用NanoLOC开发套件和WiFi开发套件进行了定位实验.结果表明,将粒子滤波器应用于原始测量值能获得更好的定位精度.     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型.接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计.为了验证算法的...     

基于DSP处理器的导弹天线罩误差补偿系统

介绍一种基于高速信号处理器TMS320C31的战术导弹天线罩瞄准线误差补偿系统.它采集导引头俯仰和偏航两伺服通道的角反馈电位计和多普勒频率信号及输出俯仰和偏航两指令通道的补偿信号.系统输入数据经A/D定时采集进入数据缓存器,CPU采用读存储器的方式读进数据,经过运算后D/A输出并与导引头指令相加送给自动驾驶仪.利用射频仿真系统对该补偿系统进行动态实物联试,试验表明该补偿系统达到了很高的补偿精度.     

基于TDOA/AOA混合的高精度室内可见光定位算法

为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming, SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10 m×10 m×3 m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39 cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。     

基于SPGA算法的低频超宽带 SAR运动补偿方法

对已经初步聚焦的低频超宽带(ultra wideband, UWB)合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像进行基于图像域的相位误差补偿,可进一步提高图像聚焦质量。依据UWB SAR运动误差模型,提出了基于条带式相位梯度自聚焦（strip phase gradient autofocus, SPGA）算法的相位误差补偿方法。该方法有效地补偿大合成孔径、宽测绘带低频UWB SAR图像中的二维空变相位误差。仿真和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性。     

基于RBF神经网络的井眼方位角误差建模及补偿

对于陀螺钻井测斜技术而言,由于惯性器件本身误差及井下恶劣条件带来的干扰均具有复杂性,误差补偿是影响测量精度的关键因素。在阐述陀螺测斜原理、分析测斜系统可能产生的各种误差的基础上,进行了测斜仪转台实验,并采用神经网络中的径向基函数理论建立了井眼方位角误差模型,将其建模性能指标与双线形插值建模指标进行综合对比,结果表明RBF网络建模时间短、拟合性能好、预测能力强、补偿后方位角误差得到有效抑制、补偿精度高,各项指标均优于双线形插值方法。     

存在基站误差的稳健时差定位算法

针对存在基站误差的目标无源定位问题,提出了一种基于修正牛顿算法的时差定位技术。众所周知,牛顿法对初值要求较高,较差初值会导致迭代发散,而且基站位置误差也会导致牛顿算法Hessian矩阵维数扩大和目标函数的缓慢下降,使运算量变大。该算法利用最大似然方法确定目标函数,运用牛顿法对目标位置进行迭代求解,对于计算过程中可能出现的病态Hessian矩阵,引入正则化理论修正病态的Hessian矩阵,使保证迭代收敛,同时简化算法降低Hessian矩阵的维数并且加速目标函数的下降趋势,使目标位置解脱离局部最小值,算法能够稳健高效的运行。实验结果表明:相对于传统牛顿法,此算法在初始值的选取上具有稳健性,对误差选取较大的初始值,仍能够保证算法的收敛性,同时加速了收敛速度,降低了计算量;相对于现有闭合式定位方法,此算法在噪声较大时具有较好的定位精度。     

一种基于EKF技术的天线罩瞄准误差补偿方法

提出了一种用控制方法解决天线罩误差斜率影响的补偿方案,降低了设计导弹导引控制器的时间常数,提高了导弹机动性能.首先,对天线罩斜率严重影响导弹稳定性这一关键问题做了分析,指出其影响方式的本质所在;然后,通过定量分析导引头输出与天线罩斜率、姿态角之间的耦合关系,提出了补偿途径;最后,应用扩展卡尔曼滤波方法估计天线罩斜率并用所提补偿方案进行了数学仿真.仿真结果表明所提方案明显改善了导弹的稳定性和制导精度.     

基于弹性网的多维信息可视化研究

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为我们分析和处理海量信息提供了新的手段。提出基于弹性网络图的多维信息可视化方法,详细阐述了弹性网络图的实现原理及其在多维信息可视化中的应用。弹性网络图把原始的多维信息在预先定义好的图上训练,使得图的能量最小,结果使原始的多维数据点聚集在能量最小的网络图节点周围。弹性网的构造是在与原始信息维度相同的空间中进行的,多维信息在网络图的内部坐标上投影,从而保证多维信息非线性降维后与原始信息之间的一致性。最后用弹性网络图方法对2003年中国非典的多维信息进行了可视化分析,验证了该方法的实用性。     

幅相误差对射频仿真系统目标位置精度的影响

依据电磁场理论，直接从三元组出发推导了射频仿真系统目标视在角位置方程。用数字仿真的手段，在整个阵面上随机均匀取点并模拟实际系统所产生的幅相误差，得出了几种情况下目标位置误差的统计分布，给出了它们的均值和方差。     

基于射频识别的室内定位系统算法研究

针对无源射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)定位问题,在对比分析基于信号到达角(Angle Of Arrival,AOA)和信号到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)2种定位算法的原理和优缺点的基础上提出了无源超高频(Ultra High Frequency,UHF)RFID室内定位混合方法,该方法以AOA定位算法为核心,融入了 TDOA算法时间差的思想,并使用步进电机代替天线阵列,以一定的角速度带着UHF RFID阅读器绕轴旋转扫描标签以估算待定位标签的位置.仿真结果表明:该室内定位混合方法的精度优于以上任何一种单独的定位算法,是一种更加有效、定位更加精确的技术手段.     

磨削加工误差智能补偿系统及输入输出响应

在磨削加工中，受机床、砂轮、工件、夹具等众多因素的影响，加工工件的尺寸精度和精度一致性呈现出不确定性和严重的非线性。本文对可转位刀片磨削加工时尺寸误差的产生原因进行分析，提出了一种磨削加工尺寸误差在线智能补偿算法，设计了一种智能误差补偿系统，分析了系统的输入输出响应。系统分析表明，系统具有良好的稳定性和动态性能，工件的期望尺寸即为系统的稳态输出。     

基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术

雷达组网点迹融合系统中,雷达系统误差的存在导致雷达点迹的空间配准精度不能满足数据关联和点迹融合的需求。提出一种基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术,即将各雷达观测统一到本地雷达的系统误差基准上,以实现精确的点迹空间配准。这种融合技术能提高融合航迹的精度,改善多目标环境下数据关联的正确率,并且当本地雷达功能失效时,融合中心可以采用远方雷达点迹进行补盲,实现精确的航迹维持。仿真实验验证了以上结论。     

基于BP网时间差分算法的设计与应用

鉴于传统BP算法不能动态修改权值的缺陷，引入了时间差分算法(Temporal Difference)^[1]，然后提出了将TD法与BP法相结合的一种基于神经网络的预测算法，并由此来解决在时间序列预测中的权值动态修改问题。本文推导出二者如何结合的公式，并给出了相应的C 实现方法。通过对一个时序信号的建模仿真说明该算法的可行性。     

数控滚齿运动误差补偿的建模、仿真和应用

讨论了滚齿运动误差的来源，建立起描述该误差变化规律的数字模型， 采用了最小二乘参数估计算法，并有效地解决了数学模型的非线性问题，提出了在数控滚齿加工中进行误差采样和实时补偿的方法。仿真结果和实际应用表明，该补偿方法有效，实用。     

一种基于模糊Petri网的并行推理方法

把模糊Petri网模型转化为矩阵形式,在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算,不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素,还进一步将变迁触发条件严格化,有效的避免了一些变迁不必要的重复触发,降低了算法复杂度。通过实例说明,此推理算法易于实现并可以提高推理效率,尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。     

基于移动服务的隐私政策Petri网协商算法

移动商务在给用户带来丰富便捷的服务时,引发了严重的隐私担忧。结合移动商务环境的特点,在Petri网的基础上设计了基于移动服务的隐私政策Petri网协商算法,该算法兼顾了用户的隐私偏好与服务商的隐私政策,双方以移动服务为粒度进行隐私政策协商,并支持协商冲突检测与缓解,实现了移动用户的服务需求与隐私保护之间的权衡。仿真实验发现,相比传统的隐私政策协商方法,该算法有更高的协商效率和协商成功率。