无人机空中加油相对位姿解耦迭代确定算法

针对视线方程中位置和姿态信息存在严重耦合及强非线性的问题,研究了一种相对位姿解耦迭代确定算法,并用于无人机空中加油. 根据卫星导航中的伪距概念,利用视线矢量构建观测矩阵,通过最小二乘法求解相对位置更新,进而更新伪距确定相对姿态. 引入单步迭代误差证明了算法的收敛性,通过分析误差协方差阵的迹讨论 特征点几何构型对相对位置确定精度的影响. 仿真结果表明,与高斯最小二乘微分修正算法相比,提出的算法运行速度和抗噪声性能分别提高了23%和40%,相对位置稳态误差优于0.1 m,相对姿态误差优于0.5±,满足无人机空中加油对接阶段相对位姿测量精度要求.     

对偶四元数在航天器相对导航中的应用

为了提高航天器相对位置和姿态测量的实时性和准确性,提出一种利用对偶四元数位姿模型来求解航天器相对位姿的方法. 该方法统一考虑目标航天器和追踪航天器本体坐标系间的相对旋转和平移,采用螺旋向量法更新对偶四元数. 建立了相机测量模型来测量航天器的相对位置和姿态,并选择扩展的卡尔曼滤波来消除随机噪声对状态更新和测量过程的干扰. 仿真结果表明该导航算法能满足航天器相对导航的精度要求,验证了该算法的可行性.     

一种新的MIMO-OFDM系统信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的LS信道估计算法,提出一种基于加窗的LS迭代信道估计算法,利用对信道频域响应进行加窗,降低了实际MIMO-OFDM系统信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏,从而使利用时域低通滤波进行噪声直接删除的方法变得有效.理论分析与仿真实验表明:提出的算法能够比传统的LS信道估计算法获得更高的估计精度.     

叉车式机器人的转向位姿误差

执行器的加速度和负载质量会影响叉车式机器人的转向位姿. 将执行器加速度和负载质量的变化转化为叉车式机器人作业质心的跃变,通过坐标变换对基于横滑特性的叉车式机器人的转向位姿误差进行建模. 基于该误差模型分析了执行器不同加速度和负载质量对叉车式机器人转向位姿的影响. 实验结果表明,执行器加速度和负载质量的变化会造成叉车式机器人不同程度的欠转向和过转向.     

一种改进的基于PCA的ICP点云配准算法研究

三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对两组点云进行主成分求解,形成各自的PCA坐标系。对两组点云分别进行坐标系转换,通过主轴校正矩阵解决了PCA主轴反向问题;利用K-D tree快速搜索最近点改进传统ICP方法,完成点云的快速精确配准。实验表明,该配准算法可以有效处理点云初始位置较差的情况,实现任意位姿关系下的两组点云的快速精确配准。     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

频选瑞利快衰落信道下的迭代多用户检测算法

针对频选快衰落信道,提出一种新的信道模型及相应的自适应信道跟踪算法;针对宽带DS-CDMA系统上行链路,提出一种改进的部分并行干扰消除(PPIC)算法.PPIC算法在估计出的信道信息辅助下实现干扰抑制与多用户检测,同时将检测结果反馈至信道跟踪算法辅助实现自适应地估计时变信道,从而实现频选快衰落信道下DSCDMA系统上行链路的迭代多用户检测.数值仿真实验验证了本文算法的有效性.     

GF(q)域上LDPC码的改进扩展最小和译码算法

通过分析扩展最小和算法(EMS)存在的问题,提出了一种针对q 元LDPC码的改进译码算法. 不同于EMS算法固定每次迭代中FHT的阶数,该算法根据每次迭代中变量节点的概率分布对的平均方差自适应选择FHT的阶数,并修改发生振荡的变量节点输出信息,使之同时包含上次迭代和当前迭代的信息,从而减少性能的损失与振荡的影响. 仿真结果表明,在译码复杂度相当的情况下,该算法性能与收敛速度明显优于EMS算法.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

基于压缩感知的异步电动机故障诊断数据压缩与重构

为提高异步电动机故障诊断过程中所采集状态信息的传输效率及诊断结果的可靠性,提出了一种采用奇异值分解的压缩感知优化方法.该方法首先对测量矩阵进行奇异值分解,然后将优化后的测量矩阵和测量向量用于压缩感知贪婪类迭代算法中,再通过精确的夹角余弦法筛选出与残差最为匹配的候选集原子,并将此原子用于稀疏信号的重构,最后得到估计的故障诊断数据信号.仿真结果表明:在相同的信号稀疏度或测量数目下,提出的优化算法相比传统的压缩感知算法能极大提高远程故障诊断数据信号的重构精度,这对实际工程中后期故障的有效去除具有重要意义.     

考虑SVC影响的电力系统多目标交易计划

提出一种基于最优潮流、计及SVC影响，同时考虑经济效益和环境效益的电力系统多目标交易计划模型．首先对各单目标确定性模型求解，得到目标函数值，其次对目标值进行一定程度的伸缩，并定义目标隶属度函数，将确定性问题模糊化．接着采用最大满意度法将多目标问题转化为单目标问题，然后采用非线性规划方法求解，得到新的潮流结果．仿真结果验证了算法的有效性．     

基于OpenCV的摄像机标定算法的设计与实现

本文针对基于视觉导航的无人驾驶汽车导航系统,提出一种基于OpenCV的传统摄像机标定方法实现摄像机标定算法.最后,通过测量标定板的顶点坐标来验证导航系统标定算法的精确度.实验结果表明,采用该标定算法测量系统的定位精度高,而且具有实用、简便、快速等优点.     

PSO算法用于导弹鲁棒控制器性能权函数优化

摘要： 在导弹1综合鲁棒控制器的设计中,性能权函数的设计通常只能采用尝试和仿真迭代方法. 这种设计方法繁琐费时,控制性能不确定. 该文采用粒子群优化(particle swarm optimization , PSO)算法自动设计性能权函数. 分析了性能权函数各项系数对闭环响应的影响,设计了PSO优化算法的各项参数,并对PSO算法和1控制进行综合设计. 仿真结果表明,采用优化后性能权函数获得的1控制器性能良好,性能指标函数具有较好的收敛特性,表明了该方法的有效性.     

基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

遗传算法和FD-MEI方法应用于二维电磁成象

从电磁散射的微分方程出发,利用不变性测试方程(MEI方程)与有限差分法求解电磁散射问题,由等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场的最大偏差为目标函数,通过遗传算法优化介质参数使目标函数达到最小值来重构散射体,最后给出反演结果.     

一类联合最大特征值函数优化问题

非光滑凸优化问题是运筹学的一类重要问题.束方法作为解决非光滑凸优化问题最有效的方法之一,已经被广泛地应用于各个领域.运用束方法对最大特征值函数与一般非光滑凸函数之和的优化问题进行研究.首先,对目标函数进行近似;其次,给出求解此类优化问题的带有罚项的束方法算法;最后,通过收敛性分析证明了算法产生的序列会收敛到原问题的最优解.     

一种基于优化的参数化鲁棒极点配置方法

研究时不变线性系统状态反馈鲁棒极点配置问题,首先提出了一种新的衡量系统鲁棒性的目标函数,该目标函数定量考虑了不确定性对闭环系统特征值的影响.然后通过对某些矩阵进行奇异值分解得到闭环特征向量和状态反馈矩阵的参数表达式.基于提出的目标函数和闭环特征向量矩阵的参数解,给出了目标函数梯度的显式表达式,从而可以用成熟的基于给出梯度信息的优化方法对目标函数进行优化而得到最优解.通过实际例子和现有方法的比较,结果显示了本方法的有效性.     

求目标控制型线性三级规划的罚函数法

利用对偶理论将目标控制型线性三级规划问题转化成目标控制型线性二级规划问题,通过引入对偶间隙,给出了罚函数的概念,并获得了几个相关的性质,并由此建立了一个求解目标控制型的线性三级规划问题的算法.     

水声通信网中基于能量平衡的动态路由控制

针对水声传感器网中一些中继节点因过分使用而过早耗尽能量的问题,提出一种动态路由控制新方法.通过周期性预测出节点的信息产生率,并根据节点当前剩余能量,估计出采用不同路由时节点的生命值.以网络节点的最小生命值为目标函数,借助遗传算法周期性搜索出与最大目标函数值对应的路由,这样的路由就是能平衡各节点能量的最佳路由.仿真结果表明,该方法能避免生命值较小的节点承担过分的中继任务,延长节点生命.