一种新型全姿态飞行仿真转台的运动学分析

针对三轴转台无法避免运动学奇异的缺陷,提出了一种四轴型全姿态飞行仿真转台,利用冗余自由度机构的特点,使机构始终保持提供三个自由度的运动.针对所提出的四轴转台的运动学正解问题,采用双欧拉法计算负载的姿态角,解决了全姿态欧拉角计算的奇异问题.针对四轴转台的运动学反解问题,采用基于伪逆的梯度投影法给出了带有性能指标优化的转轴角速度的最优解,然后用基于动态控制的方法获得转轴的角位置.提出的运动学反解算法能保证在获得期望姿态的同时,避免接近奇异位置和各轴的极限角位置.仿真结果表明,四轴型全姿态飞行仿真转台运动学性能明显优于三轴转台.     

一种新的信号二进小波变换模极大值重构信号的迭代算法

基于Hilbert空间单调算子理论和求解单调算子方程的迭代算法, 给出了一个新的基于信号二进小波变换模极大值重构信号的迭代算法, 证明了算法的收敛性. 同Mallat的交替投影算法相比, 该算法更加简单、快速和有效. 数值实验表明, 对于不同类型的信号, 该算法仅需要较少的几次迭代, 就可获得较好的重构效果.     

热声固耦合问题多参数识别中解的唯一性和算法研究

本文研究了一类热声固多物理场耦合中的初边值识别问题,建立了基于超声回波时间测量的固体结构表面热流和尺寸的多参数同时识别模型.利用热传导方程的极值原理,证明了耦合问题多参数识别中解的唯一性,为超声同时测温测厚等工程应用提供了理论支撑.在数值求解正问题的基础上,将反问题重新表述为由偏微分方程约束的优化问题.将共轭梯度法反演热流和最速下降法反演厚度相结合,发展了多参数识别问题的交替迭代算法,并通过严格的收敛性分析,给出了交替迭代算法的收敛性条件,证明了算法的全局收敛性.最后通过设计数值算例,验证了本算法的可靠性和可行性,并对比了仅识别热流的单参数识别算法,验证了本算法在精度方面的提高.     

基于图论的多尺度特征点匹配

文中针对在视觉测量系统中双目立体视觉特征点同名点匹配问题,提出基于图论的稀疏特征点全局匹配算法.首先,提出多尺度特征点提取算法来获得特征点的准确位置.算法引入多尺度小波变换,利用变换后的系数构建自相关矩阵从而进一步确定特征点的位置.然后,根据图理论将提取的稀疏特征点构建一个图,从而使特征点匹配问题转化为可用能量最小化方法解决的图的标记问题.此多尺度特征点全局匹配算法利用多尺度分析来提高匹配精度,并且利用特征点构建图降低了图的规模,同时根据极线约束选择潜在视差值进行计算,降低了计算量.实验结果表明此算法可获得精确的匹配结果.     

一种自适应小波网络的构造及其学习算法

基于小波框架的时频局部化性质和自适应投影算法,提出了一个新的构造和训练小波网络的学习算法,精确地刻画了有限维Hilbert空间自适应投影算法的指数收敛性.该算法充分地利用了包含在训练数据中的时频信息,迭代地确定小波网络隐层结点的个数和网络的权系数,较好地解决了小波网络的结构优化问题. 通过应用于信号的表示与去噪,进一步证实了该算法是简单和有效的.     

最小迹扩展集员估计

针对扩展Kalman滤波器(EKF)在进行非线性估计时一致性较差的问题,提出了适于一类高阶非线性系统的最小迹扩展集员估计算法(LTESMF).该算法通过引入反馈机制实现观测更新,避免了椭球相交计算.算法用估计误差定界椭球参数矩阵的迹作为优化目标,迭代优化反馈系数.本文还提出用随机状态边界度量的收敛性来评价随机系统稳定性.并用该方法证明了LTESMF的估计误差能收敛到有界区域内.最终仿真结果表明,LTESMF的估计结果的稳态精度接近EKF,计算算效率与EKF相当,估计结果的一致性和收敛速度明显高于EKF.     

均匀线阵互耦条件下的鲁棒DOA估计及互耦自校正

阵元互耦的存在会使大多数高分辨DOA(direction-of-arrival)估计算法的性能恶化. 利用均匀线阵互耦矩阵的对称Toeplitz性和带状特性, 基于子空间原理, 提出了一种互耦条件下的鲁棒DOA估计及互耦校正算法. 算法的方位估计不需要阵列互耦的任何信息, 估计精度高、分辨力强; 另外, 算法在方位估计的同时, 还可以精确地估计出均匀线阵的互耦系数, 从而实现阵列互耦的自校正. 算法的运算量小, 方位与互耦系数的估计均不涉及高维的非线性优化搜索, 只需一维搜索或多项式求根. 对算法参数估计的统计一致性、统计有效性和模糊性进行了分析讨论, 并用Monte Carlo仿真实验验证了该理论分析的正确性和算法的有效性.     

一种基于证据理论的结构可靠性优化设计方法

针对包含认知不确定性的结构可靠性问题,提出了一种基于证据理论的可靠性优化设计方法.首先,在优化过程中基于代理模型对迭代点处各约束进行可靠性分析,计算其似真度;其次,通过证据变量均匀化方法构造了一种证据理论可靠性的近似梯度计算方法,从而可采用基于梯度的常规优化算法进行优化求解;最后,数值算例和工程算例表明了本方法的有效性.     

一种自适应小波网络的构建及其学习算法

基于小波框架的时频局部化性质和自适应投影算法，提出了一个新的构造和训练小波网络的学习算法，精确地刻画了有限维Hilbert空间自适应投影算法的指数收敛性，该算法充分地利用了包含在训练数据中的时频信息，迭代地确定小波网络隐层结点的个数和网络的权系数，较好地解决了小波网络的结构优化问题，通过应用于信号的表示与去噪，进一步证明了该算法是简单和有效的。     

阵列误差有源校正算法及其改进

阵列互耦、幅相误差以及阵元位置误差的综合影响会严重影响MU-SIC算法的测向性能.为此,本文主要研究了由这3种误差引起的阵列误差校正问题.该文在已有的阵列误差校正算法(算法1)的基础上,给出了一种基于互耦矩阵稀疏性的阵列误差校正算法(算法2)和一种利用互耦矩阵特殊结构的阵列误差校正算法(算法3).虽然3种算法具有相同的计算模式和理论框架,但后2种算法因利用了互耦矩阵的更多性质,从而提高了参数估计精度,而对于均匀线阵和均匀圆阵而言,算法3的优势更加明显.另一方面,文中还将上述3种算法推广应用于校正源方位存在偏差的情况,它们在校正阵列误差的同时,还可以补偿校正源的方位偏差.最后,分别在校正源方位无偏差和有偏差这两种情况下,通过仿真实验分析和比较了3种校正算法的参数估计性能.大量仿真实验表明,若能尽可能多地利用互耦矩阵的特殊性质,将十分有利于提高阵列误差的校正精度.     

一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法及其无功优化求解

针对传统人工智能在随机复杂环境的适应及交互能力较低问题,有机地将经典强化学习Q(?)算法与多主体协同行为进行高度融合,提出了一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法.该算法通过与外部环境反复的交互来进行自学习改进,并利用值函数矩阵储存状态-动作对记忆,提出了联系记忆方式,有效地对传统Q(?)算法的动作空间进行降维处理,减小了记忆矩阵的规模;基于多主体协同合作的概念,采用多个主体同时对记忆矩阵进行迭代更新,明显提高了更新速度;在预学习形成良好的记忆后,能快速地进行在线动态优化.最后,文章利用电力系统经典无功优化模型进行了算法测试,IEEE 118节点和IEEE 300节点标准算例仿真表明:本文所提算法在保证较高收敛性的同时,寻优速度能提高到遗传算法、蚁群算法、粒子群等传统人工智能方法的5~40倍,非常适用于大规模复杂电网的在线滚动无功优化.     

结合交替分离(AS)和交替投影(AP)算法的ASAP算法

分析了交替分离(AS)算法与交替投影(AP)算法的一些性质. 根据这些分析结果, 提出了将交替分离与交替投影算法有机结合形成所谓ASAP算法, 以克服交替分离算法收敛速度较慢而交替投影算法又易于陷入最大似然代价函数的局部极值的缺陷. 分析了这种结合的逻辑合理性. 计算机仿真也验证了ASAP算法能够以较少的迭代次数得到信号参数较理想的估计.     

嫦娥三号月球车机械臂探测点定位方法

结合中国嫦娥三号月球车探测的科学应用目标,提出了一种基于投影变换的机械臂探测点定位方法.该方法在总结鱼眼镜头成像模型基础上,建立球面投影与透视投影间的转换关系,求得球面投影中像主点坐标和球半径,利用相关参数将球面投影图像转化为透视投影图像;结合月球车上鱼眼相机的安装位置相对固定,将转换后的透视投影图像重采样生成核线影像.利用相关系数和最小二乘匹配,在鱼眼相机核线影像上实现特征点的亚像素级匹配.通过前方交会计算探测点的三维坐标,并结合探测点邻域点坐标拟合最佳空间平面,获取平面的法向量,即机械臂探测点的定位.采用该方法对仿真图像进行了定位计算,并将计算值与仿真真值进行比较,总误差约为2 mm.实验结果表明,该方法完全能够满足嫦娥三号月球车机械臂探测的定位精度.     

极大熵聚类算法的收敛性定理证明

有关极大熵聚类算法收敛性的研究是理论研究的一个热点问题,有的学者认为迭代序列的极限点有可能不是目标函数的严格局部极值点.针对这个问题,文中用科学计算软件对相关文献中给出的例子进行了实验,说明该例子并不能否定极大熵聚类算法收敛性定理.最后,从理论上给出了极大熵聚类算法收敛性定理的一个证明.     

基于星敏感器估计卫星姿态的预测Kalman滤波算法

提出了一种实时的姿态估计算法, 即预测Kalman滤波算法. 该算法能够只利用星敏感器所提供的矢量观测信息来准确地估计卫星的三轴运动姿态, 算法的实现包括力矩模型误差预测和姿态估计两步. 预测Kalman滤波算法具有良好的滤波性能, 不仅估计精度高而且鲁棒性能强,这一点已通过仿真测试得到了验证.     

窄带雷达自旋目标成像

在详细分析自旋目标窄带雷达回波特性的基础上,提出基于复数后向投影算法的自旋目标成像算法,由于该算法利用旋转散射点的相位进行匹配搜索成像,因此具有较高的分辨率以及成像效率.同时,本文分析了该算法的分辨率及其对雷达脉冲重复频率(PRF)的要求.若目标转速较高而系统PRF无法满足,则根据压缩感知理论以及自旋目标ISAR数据的稀疏性特点,建立了方位欠采样条件下的成像模型,并提出基于正交匹配追踪的自旋目标成像算法.不同条件下的仿真结果验证了算法的有效性.     

充气膜结构零应力态求解

本文首次提出了一种从弹性平衡态到零应力态的逆解析数值分析方法：线性协调矩阵广义逆法．首先,用膜线单元模拟膜面,将膜结构转化成为网格结构;然后,基于杆系结构平衡矩阵理论和小变形假定,建立体系的协调方程．由弹性平衡态预张力和材料参数,计算膜线单元无应力长度和变形量．最后,由协调矩阵M—P广义逆求解协调方程得到节点位移,逆向叠加求出零应力态位形,释放应力．根据该算法,用MATLAB编制了计算程序．算例分析验证了该方法的正确性和高效性,得出一个弹性平衡态对应唯一零应力态的结论．本文对充气膜结构设计具有重要理论意义和实际指导价值．     

非高斯杂波背景中距离扩展目标的自适应积累检测器

针对SIRV建模的非高斯杂波背景中距离扩展目标检测问题,首先,假设杂波协方差矩阵结构已知,利用点目标检测器NMF对每个距离单元多个脉冲回波进行相干积累,再对目标所占距离单元能量进行非相干积累,提出了距离扩展目标的积累检测器NMFI,并推导了NMFI虚警概率与检测门限的关系表达式.其次,利用不含目标的辅助单元数据提出了修正的协方差矩阵迭代估计器MRE,再将估计矩阵代替NMFI中的真实协方差矩阵得到自适应检测器MRE-ANMFI,并证明了MRE-ANMFI对杂波纹理分量和协方差矩阵结构的CFAR特性.最后,利用仿真实验验证了本文方法的有效性.     

零维三角型系统带重数的实解隔离

现有的隔离零维多项式系统实解的算法都不计算解的重数.文中用一种自然的方式定义了零维三角型多项式系统解的重数并证明了该定义与经典的局部(相交)重数的定义等价.使用该定义,给出了一个完备有效的算法计算零维三角型多项式系统的实解隔离及实解重数.文中的算法基于代数数系数多项式的无平方因子分解和区间算术.文中还给出了一些算例.     

单一风电场的短期负荷调度优化策略

随着并网风电场数量迅速增加,单一风电场的调度水平需要提高.如何优化一个周期内风电场机组运行的数量与启停方案,迫切需要研究.针对风电场机组数量众多,调度方案解维数过高的问题,分析风电场机组负荷特性,提取机组负荷特征矩阵,运用FCM模糊聚类算法对风电场机组群进行分类;定义风电场机组运行相对损耗指标和启停相对损耗指标,在风功率预测的基础上,根据总调度指令,应用非线性规划理论建立风电场机组组合优化模型,运用模糊聚类算法和遗传算法相结合对模型进行求解.所建立模型和相应求解方法克服了风电场机组调度解维度过高带来的困难,获得了连续时期的风电场全部机组优化调度.最后,通过算例分析计算了某45MW风电场的多目标机组优化调度,验证了所提出算法的可行性和有效性.