基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

基于相关鉴频器的载波同步算法

通过对整周期扩频的DS/SS系统伪码分段匹配滤波器的相关峰值与载波多普勒频差之间关系的分析,提出了一种基于分段匹配滤波器的相关鉴频算法,其频率捕获范围为0.75倍数据速率,工作上限可达1倍数据速率.通过计算机仿真对比分析了相关鉴频和四相鉴频的无噪鉴频特性和鉴频输出信噪比,给出了一种相关鉴频器和四相鉴频器的组合载波同步方案.仿真结果显示,与传统的四相鉴频器载波同步方案比较,新方案可缩短大初始频偏下载波同步过程.     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

组织模型与自适应机理分析

通过组织资源的功能矩阵、资源结构矩阵、任务需求矩阵、任务顺序关系矩阵、责任区域分配矩阵、协作交流矩阵、过程信息流矩阵和管理与控制关系的描述建立组织的静态视图,基于组织描述的静态视图探索了组织结构与使命环境一致性测度函数、组织变革的风险与收益测度函数.基于组织模型及其测度方法提出组织自适应行为是组织鲁棒性与适应性的综合与平衡.在组织鲁棒性特征上分析了组织结构鲁棒性与过程鲁棒性机理;在组织适应性特征上分析了组织过程连续与离散条件下组织结构的变迁机理.     

基于提升静态小波变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了基于提升静态小波变换的自适应消噪方法,它首先根据DWT的提升方法,得到SWT的提升和对偶提升实现方法,然后通过SWT的提升方法将信号分解为多个子带,利用引入更多动量因子的权系数的迭代公式进行自适应匹配.并对匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

一种基于自适应网格IMM的自适应采样周期算法

提出一种自适应网格交互多模型下采样周期自适应的算法。在自适应网格交互多模型算法中,中心模型参数变化率反映了系统模型与目标机动水平间的匹配程度,而两者的匹配程度直接影响目标的跟踪精度。利用中心模型参数变化率对采样周期进行控制,并引入可控参数对平均采样周期进行灵活调整。仿真结果表明在自适应网格交互多模型下,提出的自适应采样周期算法比固定采样周期算法及基于预测协方差的自适应采样周期算法具有更好的性能。     

基于状态信息的条件剩余寿命建模研究

根据监测到的设备状态信息预测其条件剩余寿命一直是基于状态维修中的关键问题。利用滤波理论,建立了基于状态信息的剩余寿命预测通用模型,并推导出采用极大似然估计法下参数估计的通式,使得在已知寿命服从其他任何分布形式时直接代入通式便可快速地得出其模型,从而预测其剩余寿命,省去了复杂繁琐的迭代过程。通过案例发现模型能够根据状态信息很好地预测其剩余寿命,并在不断更新状态信息的条件下越来越精确地预测其剩余寿命。     

非理想信道状态信息下的OFDM比特分配算法

提出一种在非理想信道状态信息条件下,以平均误比特率为目标的正交频分复用(OFDM)比特分配算法.该算法对子信道当前频率响应值进行估计,估计值经延时后反馈至发送端,并以此作为自适应比特分配的依据.仿真结果表明,当信道估计器的均方误差小于-15dB时,信道估计误差对自适应OFDM系统的性能影响不大.采用多个信道估计值来确定比特分配可以减小信道信息延时对系统性能的影响,有效提高系统性能.     

基于扰动补偿的伺服系统H∞优化设计与仿真

针对双轴伺服系统中存在较强的内部不确定性和外部干扰的特点,建立了系统的不确定性数学模型.在此基础上,提出基于扰动补偿的鲁棒两自由度H∞控制器的设计方法,并利用MATLAB软件对系统进行优化设计与仿真.设计与仿真结果表明:该控制器具有好的鲁棒性,解决了伺服系统性能要求和鲁棒稳定性要求两者之间的综合平衡问题,并获得了良好的扰动解耦效果.     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。