语音合成技术的研究与发展

介绍信息技术处理领域的一项前沿技术——语音合成技术。简述了语音合成技术的发展历史以及目前国内外在此研究领域的最新成果。讨论了在语音合成技术中用到的一些方法并对这些方法作了简单地分析。阐述了语音合成技术的基本工作原理以及从文字信息到语音输出的工作流程。给出了语音合成技术的系统结构图并对关键的模块作了介绍。简介了语音合成技术的应用领域。对语音合成技术的发展方向，提出了一些看法。     

基于MDO方法的月球探测卫星总体设计

根据月球探测卫星任务及环境的特点,在将多学科设计优化(MDO)方法用于卫星总体概念阶段的设计。分析了卫星总体设计中轨道设计、卫星设计和发射选择间的耦合关系与协同效应,建立了MDO的简化模型。用单级整体优化策略(AAO)和多岛遗传算法(MIGA)进行优化。算例结果表明,MDO简化模型可有效解决卫星概念设计阶段中的多学科耦合。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

通用航空飞行器气动布局设计优化

研究了通用航空飞行器气动布局设计优化问题。应用基于二次曲线的模线设计方法，实现了通用航空飞行器的参数化外形建模。采用修正的牛顿流理论进行高超声速气动特性计算。在保持纵向稳定性的条件下，以升阻比和容积效率最大化为目标，建立通用航空飞行器气动布局多目标优化模型。应用基于小生境竞争排挤机制的多目标遗传算法求得优化模型的非劣解集。将物理规划设计方法与稳定、高效的粒子群优化算法相结合，有效地求解该优化模型的折衷解。优化结果表明本文的通用航空飞行器气动布局设计优化方法是有效的。     

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。     

基于快速终端滑模的模糊逼近系统及其应用

为改善模糊系统逼近的收敛速率,提出了一种基于快速终端滑模的反向传播(BP)学习算法。将快速终端滑模引入模糊逻系统的学习算法,综合终端吸引子有限时间收敛和线性系统指数收敛的性质,提高了对非线性连续函数的逼近能力。仿真结果表明:该算法能以较快速率逼近未知函数,且逼近过程稳定,较普通学习算法更为精确和有效。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

一种航电设备故障诊断专家系统的设计

故障诊断专家系统在自动测试与诊断领域有着广泛的应用 ,它是自动测试系统的核心技术之一。文中介绍一种航电设备故障诊断专家系统 ,对该系统的原理、系统组成和基本设计思想做了较详细的介绍     

应用联合变换相关器的成像制导系统

提出了一种光电混合的成像制导系统，它采用光学联合变换相关器作为其主要的图像识别单元，利用计算机对识别结果进行判决和显示，并发出跟踪信号给导引头，从而实现制导。联合变换相关器是对光学图像信号进行并行处理的器件，实时识别性能强，精度高。此成像制导系统克服了传统的红外制导系统易受外界因素影响，实时处理能力差，误判率较高的缺点，具有并行处理速度快、信息吞吐量大、体积小等优点，应用前景广阔。     

基于实数编码的改进遗传算法研究

针对遗传算法运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺点,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法,对基于实数编码的遗传算法的选择、交叉、变异算子以及操作方法进行了改进,采用最佳保留选择策略、多算子交叉和变异,并且采用自适应变焦变异,改进后的交叉与变异操作,使算法始终保持了种群的多样性,同时也提高了寻优最终结果的精确性。实验表明基于实数编码的改进遗传算法(R IGA)有效的改善了遗传算法的缺点。