一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子,在每个时刻的修正步骤之后,采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

基于粒子滤波和似然比的接收机自主完好性监测算法

由于粒子滤波算法在处理非线性系统非高斯噪声问题具有较大的优势,提出将粒子滤波算法与对数似然比方法有机结合应用于接收机自主完好性监测(Receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)中。通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测。在建立全量累加对数似然比和部分累加对数似然比检验统计值的基础上,通过比较系统各状态累加对数似然比和检测阈值之间的关系,进而对卫星故障进行检测。对算法进行了数学建模,描述了RAIM算法流程。通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明:粒子滤波在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于接收机自主完好性监测的可行性和有效性。     

Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm

Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system. By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method, a new estimating method is proposed. First the nonlinear vehicle dynamics system, containing inaccurate model pa rameters and constant noise, is established. Then a dual unscented particle filter （DUPF） algorithm is proposed. In the algorithm two unscented particle filters run in parallel, states estimation and parameters estimation update each other. The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter （UKF） and dual extended Kalman filter （DEKF）, and it also has good capability to revise model parameters.     

Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.     

一种全息滤波用于粒子场层析的方法

本文介绍用4F傅里叶透镜系统和全息滤波器对粒子场分布作全息记录的原理和方法。理论和实验结果表明,这种记录方法能同时准确记录位于输入平面和在其前、后相同距离平面上的粒子分布,并能根据清晰的粒子像直接判读出粒子尺寸和空间位置。若应用不同的全息滤波器,就能在输出平面上记录与滤波器相匹配的三个层次平面上的粒子分布。这种用4F系统的全息滤波记录方法,实质上是用全息术测量粒子场分布的层析法。文中还介绍了制作这种全息滤波器的原理和方法。     

高斯粒子滤波器及其在非线性估计中的应用

为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最优解。与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。在滤波精度、运算时间等方面与扩展卡尔曼滤波、Unscented滤波、高斯厄米特滤波及一般的粒子滤波进行了比较分析,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断

针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。     

Multi-target Collaborative Combat Decision-Making by Improved Particle Swarm Optimizer

A decision-making problem of missile-target assignment with a novel particle swarm optimization algorithm is proposed when it comes to a multiple target collaborative combat situation.The threat function is established to describe air combat situation.Optimization function is used to find an optimal missile-target assignment.An improved particle swarm optimization algorithm is utilized to figure out the optimization function with less parameters,which is based on the adaptive random learning approach.According to the coordinated attack tactics,there are some adjustments to the assignment.Simulation example results show that it is an effective algorithm to handle with the decision-making problem of the missile-target assignment(MTA)in air combat.     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

航姿系统内阻尼的模糊自适应滤波算法

平台式惯性航姿系统的内阻尼算法通过阻尼网络将自身的速度信息加到系统中,达到提高姿态精度的目的.本文将该思想引入到捷联式惯性航姿系统中,在系统加速度较小时,利用加速度计的输出估计系统姿态角,通过卡尔曼滤波的形式补偿姿态误差.由于内阻尼算法只有在系统加速度较小的情况下才能使用,本文设计了模糊自适应控制器,根据三轴加速度计的输出进行自适应判断内阻尼算法是否可用,调整内阻尼卡尔曼滤波器的量测误差方差阵,从而避免了滤波器的发散.仿真和实验表明,内阻尼的模糊自适应算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡,避免了系统姿态漂移,有效提高了捷联惯性航姿系统的精度.     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

基于改进型卡尔曼滤波的空管雷达数据滤波研究

浅析卡尔曼滤波算法,并对其进行改进,引入三维卡尔曼滤波的概念,并对其在空管自动化中的二次雷达数据处理估计与滤波性能进行Mathlab平台的仿真。     

变设计参数的广义预测控制算法

提出了一种使ＧＰＣ的主要设计参数根据跟踪误差变化的预测控制算法。其主要思想是：在动态跟踪时．将ＧＰＣ的预测水平和控制水平参数取大些，以保证系统的动态品质。而在进入稳态跟踪时，两个参数可切换成较小的值（特别地，控制水平可取为１）。这不仅减小了ＧＰＣ的在线计算量，而且对许多对象，算法的稳态性能更好。理论分析与仿真均证明了这一点。     

基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms.     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。     

FN—SOM在图像分割方面的应用

文章使用FN-SOM网进行图像分割,它是SOM网的一种改进形式,通过引入虚假邻域的概念来增强SOM网的聚类特性.首先定义每个像素的特征向量,并且以此作为网络的输入向量进行图像的初步分割;再对初次分割后的图像进行融合;最后获得符合要求的分割图像.文中把FN-SOM网络的分割结果和传统的SOM网进行了验证比较,获得了较为理想的实验效果.     

基于改进BBO算法的火力分配方案优化

将生物地理学优化（Biogeography-based optimization,BBO）算法应用于火力打击目标分配方案的优化中,对BBO算法增加三维变异操作,优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法（Three-dimensional variation biogeography-based optimization,Tdv-BBO）来解决火力打击中的目标分配问题,对敌方想定实例进行了目标-火力数量组合优化。算例验证结果表明：改进的BBO算法增强了全局搜索能力,可为海上联合打击的目标分配提供一种有效的方法。     

一种基于改进遗传算法的模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种改进遗传算法的模糊建模方法。首先在标准的T—S模糊模型基础上，提出了扩展的T—S模糊模型。然后采用改进的遗传算法优化扩展的T—S模糊模型参数和规则数。最后．通过数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。