一种基于动态服务规格的病态流控制方法

在区分服务网络确保转发(assured forwarding)服务中,提出一种基于动态服务规格(service profiles)的病态流控制机制。该机制在DS域的入口节点(ingress node)根据核心节点反馈的信息动态地调整病态流的当前服务规格和进入DS域的速率,达到控制病态流的目的。模拟实验表明,该机制可以有效地提高正常业务流的性能,控制由病态流引起的DS域内全局最大-最小不公平(global max-min unfairness)问题。     

活性污泥法污水处理过程动态仿真研究

根据污水处理过程的实际需要,在国际公认的活性污泥模型ASM1模型的基础上,获得了能够反映污水处理系统出水水质的简化模型.利用LabVIEW软件平台,开发出了基于该模型的污水处理过程动态特性的仿真系统.系统具有反映污水处理过程动态信息量大、直观性好、人机交互方便等特点.通过对污水关键水质参数COD、BOD5、SS进行仿真,证明了该仿真系统的有效性.     

基于过程数据的动态PLS建模

许多工业过程中获得的输入输出数据在时间、空间上是高度相关的,且含有测量噪声。针对此类数据,提出采用动态PLS方法,最大化输入和输出变量矩阵之间的协方差,保留大部分有用信息,去除测量噪声,把高维数据空间降维,建立较为精确的工业过程数学模型。提出对MIMO系统进行研究,推导了可直接用于控制的动态PLS模型数学公式。对一个工业过程实例进行仿真,分别应用动态PLS回归和线性回归MLR方法,得出的结果经分析验证了此算法的有效性。     

基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等.根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进.利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法.     

临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT算法

针对临近空间慢速平台SAR轨迹运动偏差的空变性进行了分析.在二维频率域利用系统传输函数(STF)和变尺度傅里叶变换(SCFT)处理算法有效补偿了距离迁移和关于快时间波数的高阶相位,指出在运动补偿过程中,可将轨迹运动偏差分解成空不变项和空变项.在二雏频率域,结合一阶、二阶运动误差补偿的方法,提出了临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT处理算法.最后,通过计算机仿真,验证了本算法的正确性.     

用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用.为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法.算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用Ant Walk和Ant Diffusion技术, 且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中.最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果.     

深空探测巡航段自主光学导航方案研究

星际巡航段导航方案设计是深空探测任务中的重要组成部分.针对巡航段的特点,研究了一种基于多颗小行星光学信息的自主光学导航方案.它包括导航星的确定,导航系统的建立,导航算法的研究.此方案给出了统一的导航小行星选取准则,导航星个数的判别方法,以及基于UD分解的递推加权最小二乘滤波导航算法.通过可观测性分析确保了导航算法的可行性,利用数学仿真验证了导航方案设计的合理性.此方案的导航系统精度优于深空1任务,位置估计误差小于100,速度估计误差小于0.3m/s.     

Multiple targets vector miss distance measurement accuracy based on 2-D assignment algorithms

An extension of 2-D assignment approach is proposed for measurement-to-target association for improving multiple targets vector miss distance measurement accuracy. When the multiple targets move so closely, the measurements can not be fully resolved due to finite resolution. The proposed method adopts an auction algorithm to compute the feasible measurement-to-target assignment with unresolved measurements for solving this 2-D assignment problem. Computer simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of this method.     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于二维几何特征的微地形快速识别算法

为满足水下超声波准确、实时探测海底微地形的需要,研制出一种摆动式单波束探测系统.该系统在探测实验过程中,因出现高程奇异值而造成数字"伪"地形产生,由此提出一种基于二维几何特征的水平、斜坡和凹凸不平三种微地形模式的快速识别算法.该算法建立在现代统计分析与模糊聚类的理论基础上,具有准确性高、实时性好以及抗干扰能力强等优点;并由物理模拟实验证明,利用该算法能有效消除高程奇异值的影响,识别出来的微地形模式准确可靠,为下一步快速重构逼真的数字微地形提供了保障,能够应用于真实的海底微地形探测.