基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

基于OPS技术的公交车辆信息管理系统 

公交车辆的动态监控管理是公交公司的管理核心，但一直没有物美价廉的方案，因此提出了一种采用新技术的里程表定位系统而设计的公交车辆信息管理系统。重点介绍了OPS技术和该公交车辆信息管理系统的实现框架。该系统为公交公司提供了及时可靠的公交信息，提高了管理效率，也为市民提供了及时准确的路况信息。      

2005年：中国科技战略大转变

2005年是中国科技发展最不平凡的一年，也是中国科技战略大转变的一年。未来的中国科技发展战略，将不再是过去20年奉行跟踪、模仿的渐进式发展，而是转变为自主创新、重点跨越的发展模式。科技战略扬弃跟踪模仿模式，转变为以自主创新为主的模式，是中国经济社会发展的迫切需求。这一战略的转变，无疑有助于中国现代化建设事业的顺利进行。     

一种基于数字图像技术的工件壁厚测量方法

将数字图像技术应用于工件厚度的测量，利用阅值分割、边缘提取等技术手段获取工件的边缘，在计算工件壁厚时，提出了相关算法。该测量方法具有速度快、精度高、可靠性强、易于控制的优点。     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

C-RAN回传网络中下行资源调度策略

随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service,QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大.新出现的云无线接入网(cloud radio access network,C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network,PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑.在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延.为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略.根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率.仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间.     

基于ICA变量分组的集成软测量方法研究

提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis,ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.      

旋转弹引信用卫星定位接收信号旋转解调方法

为解决旋转弹飞行中的高旋转、高动态条件会造成卫星定位接收系统无法正常定位的问题,针对旋转、动态环境开展了旋转弹卫星定位接收信号旋转解调方法的研究.详细分析了旋转条件对卫星定位信号接收的影响,并针对旋转特性设计了旋转跟踪解调环,用于对旋转的跟踪与解调,给出了旋转弹卫星定位信号接收系统的设计方案,基于Simulink实现了旋转弹卫星定位信号接收系统的仿真,并给出了相应的仿真与实验结果.结果表明,设计的以旋转跟踪环为核心的旋转弹卫星定位信号接收系统,在中心频率为200 Hz的情况下跟踪范围可达到±40 Hz,较好地满足了转速在200转/s左右的旋转弹信号接收要求.      

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.