基于轨道根数差的卫星编队自主定轨研究

设计一种应用于卫星编队的自主相对轨道确定方案。不同于目前广泛采用的Hill方程,采用轨道根数差的形式描述编队卫星间的相对运动规律,选择“无线电 激光”的组合测量方法,利用星间距离信息与方位信息作为观测量,设计扩展卡尔曼滤波器实现环绕星相对轨道的自主确定。仿真结果验证了这种导航方案的有效性。     

二阶振荡微粒群算法

从控制角度分析了微粒群算法的进化方程,在此基础上,为了增加微粒群体的多样性和进一步改善算法性能,引入二阶振荡进化方程来调节微粒群算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,该方法能够显著地加强算法的全局最优性,同时加快算法的收敛速度。     

未知数量稀疏源的盲分离方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源的盲分离的统一方法.为了改善聚类分离的精度,首先选取混合空间中半径给定、中心位于原点的超球面以外的数据点,并将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上.由此,原来的超平面线性聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象消失.然后,通过对这些映射到单位超球面上的数据点进行聚类分离来估计混合矩阵,再利用混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的.仿真实验验证了该方法对实际音频信号包括语音信号的有效性.仿真结果表明该方法精确、简便,稳定性好,且计算量较小.     

FIR数字滤波器的等波纹快速优化设计与实现

用加权的切比雪夫等波纹逼近设计FIR数字低通、高通、带通、带阻滤波器,并用对误差函数波纹中各格点作逐点搜索和选择性搜索两种办法予以实现,从中发现选择性搜索可使计算量降低55％—83％,为优化设计FIR数字滤波器提供了一条快速的途径。     

砂浆抗渗性和抗压强度的影响因素

通过正交试验研究了三种减水剂(改性木素磺酸钙高效减水剂GCL1—3A、木素磺酸钙减水剂和萘系高效减水剂FDN)、减水剂掺量、水灰比、灰砂比、水泥标号对砂浆抗渗性和抗压强度的影响．结果表明,减水剂种类对砂浆的抗渗性和抗压强度的影响最显著．为了提高砂浆的抗渗性和抗压强度,优化配比方案为：在32．5R标号水泥中掺入0．4％(质量分数)GCL1—3A,灰／砂和水灰的质量比分别为1：2．5和0．435．掺入GCL1—3A的硬化砂浆结构致密,开口孔隙率从空白的20．56％降低到17．06％,孔径分布均匀度从0．17上升到0．46．初步探讨表明,GCL1—3A的空间位阻和静电斥力增大了对水泥的分散作用及其缓凝作用,共同提高了混凝土的耐久性．     

二维正交不可分的小波滤波器

给出二维正交的小波低通滤波器的若干种构造算法。其中包括张量积和不可分二维正交小波滤波器的构造。并给出对应正交小波高通滤波器的显式构造。     

MC-CDMA系统中基于EKF的载波同步方法

针对多载波码分多址系统，提出一种基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的载波相位估计器，该技术不依赖于同步的采样速率，而且不需要传输导频信号，给出了相位误差的等效状态空间模型，并使用扩展卡尔曼滤 波器方法进行跟踪。     

有源电力滤波器常用控制策略的分析比较

针对有源电力滤波器(APF)的控制,将几种适用于有源滤波控制算法进行对比分析,简要介绍了比例积分控制、滞环控制、无差拍控制、三角波调制、单周控制、空间矢量控制、变结构控制及滑模控制、重复控制、预测控制、模糊控制等几种目前应用较为广泛的控制策略.在分析其工作原理的同时,指出各自的优缺点和应用范围,并对部分控制算法的发展方向进行了探讨性阐述.     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

改善微粒群算法多样性的多子群动态聚合

针对微粒群算法的群体多样性问题,将无标度网络形成过程中的择优连接机制引入微粒群算法的群体构造过程中,提出了一种多子群动态聚合的微粒群算法．依据算法搜索的状态,当某个子群面临搜索困境时,择优选择优秀子群建立连接,随着搜索的不断推进,微粒群体由多个独立的子群逐步聚合为一个类无标度群体网络．通过仿真实验发现,该算法通过调整微粒的邻域规模和连接方式平衡了算法的勘探和开发的能力,获得了较好的收敛性能．