基于中心差分卡尔曼滤波的航天器视觉相对导航算法研究

在航天器视觉相对导航过程中,量测方程的非线性特性会影响航天器相对位姿的估计精度.分析了扩展卡尔曼滤波方法(EKF)将非线性模型线性化时存在的缺点,研究了中心差分卡尔曼滤波方法(CDKF),提出用中心差分卡尔曼滤波方法来解决视觉导航中两航天器的相对位姿估计问题,并给出了EKF与CDKF的仿真结果.仿真结果表明在相同条件下,CD-KF算法比EKF具有更高的精度和稳定性,该方法能够在航天器视觉相对导航中应用.     

关于一类非局部抛物方程组解的整体存在与爆破

考虑一类具有非局部源项抛物方程组,借助于上下解技巧,给出了解整体存在和有限时刻爆破的条件.讨论两种混合固体燃烧的热传导问题所确定的抛物方程组,对于它们的参数如果01,则方程组具有充分小的初值的解整体存在,具有充分大的初值的解在有限时刻爆破.     

改进的Alexnet模型在水稻害虫图像识别中的应用

深度学习技术能以端对端方式实现农作物害虫识别,克服了传统机器学习方法特征选择具有主观性以及提取特征操作繁琐等不足,但识别的准确率和鲁棒性仍有待提高。为了研究出一种快速,高效的水稻害虫识别方法,本研究以稻纵卷叶螟、三化螟、稻蝗、稻飞虱4种常见的水稻害虫为研究对象,对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进。首先从自然环境以及搜索引擎上获取4种不同的水稻害虫图像,并对图像进行数量扩增和细节增强预处理。然后对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进,在Alexnet模型基础上,去除原有局部响应归一化层,在每一个卷积层后加入批归一化层,并采用全局平均池化和激活函数PReLU对模型结构进行优化。结果表明:改进后的模型在害虫数据集上的识别率不低于98%,相比于原网络提升了1.96%,高于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络;改进后的模型的损失值稳定在0.03附近,相比于原网络降低了0.1,均低于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络。从实验结果来看,改进后的方法在水稻害虫分类上有较高的识别率和较好的鲁棒性,可以为农作物害虫的智能识别提供了新的思路和方法。     

带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络的全局指数同步

介绍了带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络,研究了该神经网络的全局指数同步．通过运用一些实参数以及不等式技术,取得了该系统全局指数同步的一些充分条件,该结论的取得对于全局指数同步的应用起到了很重要的作用．     

Compass系统导航信号的兼容性研究

我们研究了Compass,GPS和Galileo系统的兼容情况,分析了Compass系统各频段信号的功率谱密度以及与GPS和Galileo信号的重叠情况,然后在考虑星座和多普勒影响的前提下,以谱分离系数和等效载噪比衰减作为系统兼容性的评估标准,仿真并分析了Compass,GPS和Galileo系统的相互干扰程度.基于分析结果从信号兼容性、互操作性和信号性能等方面出发,对Compass信号体制的设计提出了建议.     

求解非线性规划的可行SQP滤子算法

在求解非线性规划问题的方法中,SQP方法是最有效的求解方法之一,而滤子方法也由于有着良好的数值结果,近年来已经广泛应用于非线性规划问题的求解中。文章提出了一类将滤子技巧与可行SQP方法结合起来求解优化问题的方法,该方法保证了每个试探点都不会远离可行域。在适当的条件下证明了算法的收敛性,数值结果证明算法是有效的。     

PCF8563在MT测深仪中的应用

为了解决MT测深仪在GPS配件损坏或GPS信号较差情况下不能工作或采集时间记录出现紊乱的问题,给出了利用GPS(Global Positioning System)和RTC(Real-Time Clock)解决的方案,并在自主研发的长周期MT测深仪CLP中进行了实施。介绍了系统设计思路与电路的设计原理、主要程序设计算法,给出了野外测量结果,对结果进行了分析,分析结果说明该仪器的基于GPS和RTC的时钟功能可胜任大地电磁测深工作要求。     

低能见度条件下助航灯光视景仿真

针对目前飞行模拟机对不同气象条件下机场助航灯光模拟较为欠缺的现状,使用逐点计算法建立了基于飞行员视觉的排灯光照数学模型,实现了助航灯及其光学特性的仿真。在分析粒子系统实现原理的基础上,基于OpenGL提出了一种在大型场景漫游系统中实时动态模拟降雪的方法。给出了跑道II类运行模式下基于飞行员视觉的不同程度的助航灯光降雪场景。仿真试验显示,使用逐点计算法建立的排灯光照仿真模型,能够真实地模拟机场各类助航灯具的光学特性,较好地实现了助航灯光在不同程度下着陆、离港全过程的真实降雪视景仿真。整个系统运行稳定,实时性良好,场景形象逼真。     

倒向微分方程在一类奇异最优控制中的应用

利用Krotov方法把一类奇异最优控制问题转化为一族球约束的全局优化问题,然后引入一族初值连续依赖于时间参量的倒向微分方程,给出相应的全局优化问题的解析解,用以构造最优控制的解析表达式.     

Differential Coherent Algorithm Based on Fast Navigation-Bit Correction for Airborne GNSS-R Software Receivers

Signals from the Global Navigation Satellite System (GNSS) scatter over the sea surface resulting in relatively low Signal-to-Noise Ratios (SNR). A differential coherent algorithm is given here to improve the SNR and reduce the performance degradation due to the Squaring-Loss and the navigation-bit effect. The algorithm uses fast navigation-bit correction for Delay-Doppler Maps (DDM) in airborne Global Navigation Satellite Signal Reflectometry (GNSS-R) software receivers. The system model is introduced with an analysis of the statistical properties with simulations to support the theoretical analysis. Field experiments with real airborne receivers then demonstrate the effectiveness of this algorithm. Comparisons with test results show that this algorithm offers a significant SNR gain over conventional algorithms.