非标准多传感器信息融合下的状态融合估计

给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响.针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型.此外对传感器问具有不同非线性误差成份的融合系统,提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法.该算法通过对非标准多传感器融合模型误差的补偿,利用线性和非线性迭代的方法来提取非线性因素,进而确定状态的最优融合估计.给出了应用该算法的具体步骤,并通过理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性.     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

基于最优选择对象不变的软集合参数约简

在比较分析了粗糙集属性约简和软集合参数约简的基础上,提出了软集合中基于最优选择对象不变的参数约简方法.分别对软集合中只存在一个最优选择对象和存在多个具有相同选择值的最优选择对象的情况作了分析,给出了两种情况下软集合参数约简的具体算法和算例,并对相关结论进行了证明.通过软集合的参数约简,不仅能够有效地简化决策过程,在存在数据缺失的情况下,还能尽可能地利用有效信息资源.     

一种新颖的变步长仿射投影算法

通过玫进传统仿射投影算法(APA)的约束条件,提出了一种新的变步长仿射投影算法(VSS-APA).该算法具有随估计误差的变化自动调整步长的特点,同时克服了传统APA不能充分反映更新后的自适应滤波器系数应该尽可能逼近未知系统参数的缺点.在算法实现中,提出了简单有效的遗忘因子选择规则,以实现对误差能量的准确估计.最后将该算法成功应用于系统辨识.理论分析与计算机仿真表明,该算法有更快的收敛速率和更小的稳态均方误差.     

基于伪谱方法的自适应鲁棒实时再入制导律研究

为了提高飞行器再入制导的鲁棒性和自适应性,将再入弹道跟踪问题转化为再入弹道状态调节问题,得到了一个LTV系统最优控制问题.在此基础上,利用基于伪谱算法的最优反馈控制算法,设计了一种便于在线实现的自适应鲁棒再入制导律.仿真结果表明,这种再入制导律对于再入点误差不敏感,具有良好的鲁棒陛.在气动参数模型存在较大误差的情况下,依然能够取得较高的再入制导精度.它不需要显示增益调度和积分,并且在不同情况下控制结构和参数无需改变.     

基于数据链的雷达误差配准算法

针对没有航迹关联和系统误差分布先验信息的情况,利用数据链系统合作目标的精确参与平台定位与识别(PPLI)报告功能,提出了一种雷达系统误差配准算法.算法将雷达与PPLI航迹对映射为参数域点集,定义了参数域上的信任函数,证明了在一定假设下信任函数随公共航迹数量增加依概率收敛于以系统误差点为均值的正态分布概率密度函数,通过搜索信任函数峰值初步估计雷达系统误差.在此基础上求解雷达航迹与PPLI航迹全局最优关联关系并精确估计雷达系统误差.通过蒙特卡洛仿真验证了算法性能接近Cramér-Rao下界.     

基于蚁群算法的转移轨道中途修正问题研究

由于航天器远距离变轨时各种误差和摄动的存在,要使其精确到达目标点,就必须在转移轨道的中途对其飞行轨迹进行修正.对传统的蚁群算法进行了改进使之适用于连续参数优化问题,并增加了算法的局部搜索策略以避免陷于局部最优,同时通过引进伪梯度信息,改进了算法的收敛速度.利用改进后的蚁群算法,针对修正次数和修正时间点均未定的中途修正问题进行优化,寻找到最优的修正次数和时间点,并根据不同的权重系数,制定相应的修正策略,以达到最终位置误差和修正所消耗的速度脉冲两者的综合最优.仿真结果显示,采用中途修正减少了航天器与目标点的最终位置误差,证明了蚁群算法对转移轨道中途修正问题的有效性.     

电磁跟踪系统磁传感器三轴非理想正交的快速校正算法

六自由度电磁跟踪系统由于磁传感器三轴非理想正交,系统引入误差导致参数定位精度降低。为了克服传统的基于共轭次梯度算法和神经网络模型校正方法存在的算法复杂、计算耗时较长、精度较低的缺点,提出了以误差校正矩阵〖WTHX〗P〖WTBX〗为基础的快速校正算法,同时实现了非正交参数的提取和系统误差的校正。通过系统特定参数的跟踪模型,构造了包含非正交参数的线性方程组,求解出误差校正矩阵。数值模拟结果表明,该方法具有算法简单、计算量小、快速准确的优点,可以有效校正电磁跟踪系统由于磁传感器三轴非理想正交而引入的参数误差,提高了系统定位精度。     

电磁环境数据场多频段绘制算法

针对现有电磁环境绘制研究中未考虑频段信息的情况,提出了一种多频段电磁环境绘制算法。基于光线投射算法实现,对传递函数进行了多频段设计,各频段颜色可以交互设置,同时定义了频段颜色增强因子,能够提高不同频段的颜色对比效果。最后,在统一计算设备架构下并行实现本算法,完成了实时交互的多频段电磁环境绘制。实验证明该算法能够方便、有效的展示电磁环境的频段信息,同时用户可以交互控制绘制及频段对比结果,便于观察和理解电磁环境。     

支持向量回归参数调整的一种启发式算法

对支持向量回归 （Support Vector Regression, SVR）的自由参数进行调整是提高SVR模型推广能力的重要途径，通常通过最小化模型的推广误差估计来实现。交叉验（Cross Validation, CV）误差是推广误差的一种近似无偏估计，基于CV误差的参数调整大多采用网格搜索法，计算比较费时，需要寻找高效的参数调整算法。通过对径向基核函数SVR的CV误差随参数变化趋势的分析，提出一种启发式搜索算法。该算法采用阶梯式搜索以找出近似最优解，然后用局部算法求取更精确的解。基准数据集上的实验表明所提算法的有效性和高效性。     

连续变量问题全局优化的模拟退火法

本文针对过程系统连续变量优化问题中普遍存在的多峰现象, 探索了应用模拟退火法求解其全局最优解。文中根据连续变量问题的特性, 提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案, 并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响, 给出了这些参数的适宜区域, 通过三个例题的计算, 将模拟退火法与传统优化方法一梯度法进行了对比分析, 结果表明该法能够有效地解决传统的确定型优化方法所不能奏效的全局优化问题。     

基于GASA算法的DFCW-LFM波形设计

离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform linear frequency modulation, DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。     

基于DBZP差分相干的GPS信号捕获算法

针对弱信号环境下全球定位系统(global position system, GPS)信号捕获问题,提出了一种基于双块零拓展（double block zero padding, DBZP）差分相干捕获算法。该算法将快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT)、DBZP、差分相干及频率误差修正等4项技术有机结合,从而有效减小了在FFT计算过程中由大多普勒频移引起的码片速率变化而造成的相关功率损失,同时也削弱了残余多普勒频率造成的功率损失。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在仿真数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获灵敏度提高了约2.8 dB,并在给定的积分时间及载噪比下,捕获频率误差的标准差小于20 Hz;在实验数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获结果信噪比提高了约3 dB。     

时间和费用具有不确定性的优化进度计划

对时间和费用都具有不确定性项目的进度计划的风险性进行了研究 ,提出了以净现值的期望值为优化目标的数学模型 DSPSP,描述如何权衡财务费用的节省和推迟现金流入的风险 ,合理地安排各个活动开始的延迟时间 .假定活动周期和费用都是离散随机变量 ,两者相关 .利用模拟退火过程对两个实例的求解表明 ,DSPSP模型的优化结果明显优于非常保守和非常乐观的两种极端策略.     

释放时间具有凸减函数约束的单机调度问题

研究了作业释放时间具有凸减资源消耗函数约束的单机调度问题, 调度的目标是在限定Makespan的条件下使得作业消耗资源总量最小化. 对于此类强NP-hard问题, 定义了作业右移和左移两种基本运算以及交换和插入两种邻域生成方式, 并在此基础上构造了模拟退火算法. 为评价算法的性能, 将此问题松弛成指派问题, 从而用匈牙利方法得到松弛问题的最优解, 并进一步改进下界的质量. 实验表明所构造的模拟退火算法能够在合理的时间内提供高质量的满意解.     

求解混合变量约束优化问题的改进粒子群算法

针对工程设计中混合变量约束优化问题,提出一种基于模拟退火的粒子群算法。通过引入模拟退火算法,重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。鉴于最优解位于可行域边界的特点,结合一种自适应保持群体中不可行解比例的策略,采用个体比较准则处理约束。同时结合混合变量优化问题的特点,通过转换函数,使算法真正在离散空间中进行搜索,保证了解的可行性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到最优解,具有较好的稳定性。     

一类非线性两级规划问题的模拟退火求解

提出一种基于模拟退火算法求解一类非线性两级规划问题的方法。为了提高模拟退火算法处理上级约束的能力，在模拟退火算法中引入一个辅助优化问题，通过求解该辅助优化问题产生满足上级约束的试探点，避免了使用罚函数处理上级约束。数值计算结果表明，与使用罚函数处理上级约束的模拟退火算法相比，本文提出的方法不仅可以提高求得全局最优解的可靠性，而且可以减少模拟退火算法的迭代次数，提高计算效率.     

一种优化的BP神经网络算法在石油储层预测中的应用

模型将GA、SA与BP3种算法有机地融合在一起,实现优势互补.采用二进制与实数混合编码,可以动态地根据样本特征对BP网络中的输入节点数、隐层节点数、转移函数、权值与阈值等进行自适应优化调整.在保证精度的前提下,采用较少的输入节点和隐层节点数,使网络的结构相对简单.采用自适应交叉率、变异率与学习率,以增强网络的自适应与泛化能力,极大地减少人为主观因素对网络设计的影响.     

Identification of Subset Autoregressive Model Using Simulaated Annealing

ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＳｕｂｓｅｔＡｕｔｏｒｅｇｒｅｓｉｖｅＭｏｄｅｌＵｓｉｎｇＳｉｍｕｌａａｔｅｄＡｎｎｅａｌｉｎｇＺｈｕＸｉａｎｇｙａｎｇ＆ＺｈｏｎｇＢｉｎｇｌｉｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓ...     

净收益最大化的时间-费用交换问题研究

有关时间－费用交换问题的研究主要集中在对活动的时间－费用函数关系类型与求解方法的讨论上,而没有考虑收入与资源对决策的影响,本文讨论了当收入与项目进程中里程碑的实现时间相关的时间一费用交换问题,提出了以净收益最大化为目标的优化模型,并设计了３种利用不同新解生成机制的模拟退火过程。通过对一个实例的对比计算说明了该模型的有效性,同时还利用随机产生的６０个实例对３种模拟退火过程的性能进行了测试。