基于无监督学习的源数估计及盲分离算法

针对目前欠定盲分离问题中源数未知,采取"两步法"进行分离源信号.在第一步聚类算法中,一般都假设源信号个数已知,即事先给定聚类数目,这类算法成功与否依赖于源信号个数的先验知识.为了有效解决这个问题,提出了一种新的基于模糊聚类分析的无监督学习算法,它利用观测信号之间的相似关系来确定模糊相似矩阵进行迭代算法,不但可以精确估计源信号个数,同时也能获得对混叠矩阵的精确估计.该方法进一步完善了"两步法",仿真结果表明了算法的有效性及优异性能.     

汽车自适应前照明系统的仿真实验平台研究

基于三轴并联机构原理为汽车自适应前照明系统(AdaptiveFront-lighting System,AFS)设计了一个空间三自由度的仿真实验平台,并通过建立实验平台的运动学逆解数学模型解决了实验平台的运动控制问题.仿真实验平台实现了对汽车底盘的俯仰和侧倾等运动变化的模拟,可用于验证AFS系统的原理和控制算法等.通过对实验平台的XYZ轴施加特定驱动方程的实验表明,实验平台的实际运动轨迹基本上与理论值相吻合,从而验证了实验平台设计的有效性.     

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩.从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二来解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性.     

一种多目标优化问题的混合优化算法

利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

具有区域极点约束的H∞概率鲁棒控制器设计与仿真

针对利用确定性方法对参数不确定系统进行具有区域椴点约束的H∞鲁棒控制综合具有计算复杂、保守性大等特点,一种基于概率鲁棒性分析思想的新控制器设计方法被提了出来.然后,利用多目标遗传算法对其进行求解.仿真结果显示,此设计方法简单、保守性小,而且能满足系统动态性能和对扰动抑制的鲁棒性要求,是有效、实用的.     

分段连续型延迟Logistic方程Runge-Kutta方法的稳定性

讨论了用Runge-Kutta方法求解分段连续型延迟Logistic方程的稳定性,分析了直接运用Runge-Kutta方法会产生伪解,从而建立了不产生伪解的Runge-Kutta方法,讨论了该方法的收敛阶,证明了该方法是局部和全局渐近稳定的.数值实验进一步验证了算法理论分析的正确性.     

一种新的修正步长盲均衡算法

针对MCMA算法收敛速度与稳态误差相矛盾的问题,通过构造新的误差函数,并建立误差函数与步长因子之间的非线性函数关系,在MCMA算法基础上,提出了一种新的修正步长盲均衡算法(MS-MCMA).该算法在增加收敛速度的同时,稳态误差性能也得到了改善.仿真结果表明,新算法的收敛速度相比较于ME-MCMA和DMSign-CMA提高了一倍以上;当SNR=30dB时,新算法稳态误差性能大约有5dB改善,而当SNR=15dB时,其稳态误差性能也有0.5dB改善.     

目标运动要素自主隐蔽解析的微分进化策略

针对传统目标运动要素自主隐蔽解析中存在的噪声适应性差等问题,提出要素自主解析的微分进化策略。首先,简要论述了目标运动要素的自主隐蔽解析过程;其次,推导要素自主解析的协方差传播过程,给出目标运动要素方差与目标观测方位方差的对应关系,分析方位观测均方差对要素自主解析结果的影响;再次,提出了微分进化算法对自主解析模型的优化策略;最后,对优化策略进行仿真验证。结果表明,当方位存在0.1°的均方误差时,初距D₀均方误差约为12 Cab,速度分量V_mx、V_my均方误差分别约为5 Kn、6 Kn,通过微分进化策略优化后明显提高了要素自主解析结果的精度。     

轨道分析解的改进方法及其应用

主要介绍一种通过改进各类轨道摄动项的表达形式,以优化计算效率的轨道分析解改进方法。以低地球轨道为例,阐述了轨道分析解改进后的具体算法,并通过数值仿真分析验证了算法的有效性和实用性。算法以第一类无奇点根数作为轨道状态量,采用开普勒轨道根数计算各类摄动力的长期、长周期和短周期项,通过较简单的组合形式计算无奇点根数的对应摄动项,实现在保持分析解精度和消除小偏心率奇点的同时,提高计算效率。仿真结果表明,分析解算法的模型精度在1E-5量级,符合一阶分析解理论精度的预期;同时计算速度达到传统分析解算法的4倍左右,可有效提升空间碎片轨道预报的计算效率,具有较强的工程应用价值。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。