SAR实时成像处理平台的设计与实现

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实时成像处理中数据量大、数据吞吐率高、成像算法实现复杂等特点,提出了一种适合于SAR实时成像处理的共享存储器的分布式耦合系统架构,设计了高分辨率SAR实时成像中大IO带宽、高处理能力、大存储容量等解决方案.给出了详细的硬件实现以及成像处理平台的测试结果,并用实测雷达回波数据进行了实时成像验证.     

甘肃河西绿洲灌区农田水分动态变化的模拟研究

根据农田土壤水量平衡原理,对甘肃河西绿洲灌区农田水分变化进行动态模拟和分析,模拟结果精度高。由水分指数评价土壤含水量的实际状况,确定了灌水的具体日期,为控制土壤水分,提高水分生产率,实现节水与高效提供了科学依据。表3,参9。     

基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究

针对MFCC特征补偿技术在低信噪比时性能不高的缺点,提出了基于PLAR鲁棒特征的模型补偿方法进行抗噪声说话人识别.PLAR特征从人类听觉感知机理出发,运用听觉心理学概念表征说话人个性特征,具有雏数低,运舅速度快,抗噪性能强等特点,是一种稳健的特征.模型补偿则通过分析被测语音帧的整体分布,对高斯混合模型似然概率进行某种程度的补偿,降低噪声的影响,改善系统的性能,进一步增强系统的鲁棒性.理论分析和实验结果表明,在平稳和非平稳背景噪声环境下,当信噪比大大降低时,此方法比MFCC-GMM方法的识别率平均提高了12.2和14.9个百分点.     

自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO):为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档:为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量.对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法.     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

分布式协作虚拟样机可视化框架

基于微型计算机的分布式协作虚拟样机可视化框架具有低成本、体系结构开放的特点。通过模型对象的层次化设计，利用全局场景和本地场景的概念，不仅能够保证虚拟样机对象分布式渲染的实时性，同时也能够实现分布式系统中对象的同步处理。在可视化框架中，Microsoft DirectX提供了优秀的渲染引擎，CORBA技术在分布式环境中构成系统软总线。实验原型系统验证了DirectX能够在微型机算机上满足虚拟样机的3D渲染需求。     

水泥窑协同处置生活垃圾的燃烧特性分析优化

针对传统方法难以分析掺烧生活垃圾后的水泥窑复杂燃烧特性的问题,引入数据挖掘技术,以国内某水泥厂为对象,采集相关参数数据,使用稳定性选择算法分析各参数对煤耗与NO_x排量的影响系数,通过随机森林算法建立煤耗与NO_x排量的数学模型,结合K-means聚类算法得出关键优化参数及其最优值。结果表明,该方法能够建立精确的煤耗与NO_x排量模型,挖掘出节能减排的关键优化参数及其最优目标值。通过改善关键优化参数至最优值,能够大大降低煤耗与NO_x排量,可指导水泥厂优化窑内燃烧特性。     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

多精英采样与个体差分学习的分布估计算法

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ²约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的μ和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。     

控制污染物排放的支线机场跑滑结构优化仿真

民航运输在LTO(Landing and take-off)循环阶段的大气污染物排放对地面人员和近地环境危害较大,应主要通过减少地面滑行时间进行控制。考虑支线机场常见的单跑滑结构给出飞机地面滑行时间计算方法,基于该方法提出了污染物评价指标并建立了支线机场航空器污染物排放评估模型。以某支线机场为例,使用Matlab建模计算得出污染物评价指数最小滑行道口位置。利用AirTOp仿真验证了模型计算结果有效性,优化后的跑道出口位置将使该机场污染物总指数较原位置降低21.7%。