无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。     

面向社团结构划分的最短路径相异性指数算法

用最短路径距离取代网络中用布朗微粒衡量的两节点之间的距离,在此基础上提出了基于最短路径的相异性指数算法.对算法实现过程进行描述,并将算法应用于存在的研究算法分析实例上,说明该算法可行性.把该算法应用于本文构造的虚拟企业网络的社团划分上,划分结果与预期相符.     

基于二维混合模型的鲁棒迭代学习控制设计

针对一类正则线性不确定系统,提出一种基于连续/离散二维混合模型的迭代学习控制设计方法。首先,通过独立地考虑迭代学习控制系统连续的控制行为与离散的学习行为,建立迭代学习控制系统的连续/离散二维混合模型,将迭代学习控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题。然后应用二维连续/离散系统方法,获得迭代学习控制系统稳定性条件。最后根据稳定性条件,利用线性矩阵不等式方法,求得迭代学习控制器参数,它通过Matlab工具箱可以方便的获得。与现有方法相比,所提出的迭代学习控制器利用了输出误差以及状态变化的信息来修正当前的控制,因而设计方法更加符合其本质特征,具有简单实用、直观明了的特点。数值仿真实例验证了所提方法的有效性。     

基于特征模型的预测函数控制的仿真研究

传统的预测函数控制通常采用一阶的预测模型,该预测模型不能完全表征被控对象,因此使得传统的预测函数控制的鲁棒性受到一定限制。特征模型是一种比动力学模型简单,但能表征被控对象特征的模型。针对预测函数控制算法的缺陷,提出了利用二阶特征模型来构成预测模型。通过与采用一阶预测模型的预测函数控制进行比较,理论分析与仿真实验结果均表明,采用特征模型的预测函数控制具有比一阶预测模型更好的控制效果,该算法在SUPCON-JX300X集散控制系统上实现。     

基于适应性Agent图的交通系统脆性研究

针对系统脆性的研究,以复杂适应系统和图论为理论基础,提出了Agent图的概念,其中图的每个顶点被看作一个具有适应性的主体。然后将Agent图应用于交通系统脆性的研究,交通网络组成了一个赋权图,网络中各节点作为顶点;考虑到它们之间的交互作用,建立了系统主体崩溃程度的演化规则,进而对交通系统脆性行为进行仿真。     

改进的离散化方法在二维电磁散射中的应用

电磁散射问题的数值解通常采用积分方程结合矩量法求解,而阻抗矩阵元素的计算是影响矩量法计算精度和效率的重要因素之一。对于电大尺寸目标,要保持计算精度,传统矩量法需成倍细化网格剖分,这将耗费大量的计算机资源,并且计算效率大为下降。针对二维散射情况,引入二级近似方法来生成阻抗矩阵,将计算结果与传统矩量法及数值积分进行了比较,结果表明:该方法在同等计算精度的前提下,所需未知量数大大减少。     

多极化多特征融合的雷达目标识别研究

雷达多极化组合态距离像与单极化组合态距离像相比包含了更多的目标信息,因此也具有更强的目标鉴别能力;而距离像不同的特征同样包含了具有一定差异的鉴别信息,可以用来提高距离像的总体识别能力。基于D-S证据理论将多极化信息和六种常用的距离像特征信息有效融合起来,获得了较高的识别率,基于仿真数据的实验验证了结论的正确性。     

未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

土地利用规划中的土地适宜性评价

以湖北省潜江市农用地、林地、建设用地为研究范围,以中国1:100万土地资源图的评价系统为指导,系统分析了评价系统中各要素的有机联系,阐述了如何用层次分析法和GIS技术进行土地适宜性评价,为潜江市土地利用总体规划中的土地利用结构和空间配置的安排和布局提供依据.图4,表2,参5.     

关于差异的哲学概念

1引言差异存在于一切客观事物系统及思维的过程中,并贯串于一切过程的始终。这是不同于互相排斥、互相对立的矛盾的基本点。