一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

ERT/UTT双模态传感器尺寸优化仿真

针对电阻/超声双模态层析成像传感器配置优化问题,提出管道同一截面内配置电极与超声探头,实现对管道内同一被测对象同一时间的检测。采用数值仿真方法,考察电学敏感场与超声敏感场在管道内分布情况,优化双敏感场的互补信息获取范围,获得被测场域内同一被测对象的多敏感信息。为降低被测截面内电极对超声敏感场的影响,定义双敏感场的最优灵敏度与均匀度,利用数值仿真方法对电极与超声探头的安装结构与尺寸进行优化,最终获得16电极与16超声探头间隔放置的最优空间结构与相对尺寸。     

基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化

以新型腿式着陆器为研究对象,建立其刚柔耦合动力学分析模型,实现着陆器软着陆过程的仿真。通过仿真计算,确定着陆器最易翻倒、底面最易与星球表面岩石碰撞、主体承受最大碰撞力的3组恶劣着陆工况。分析着陆器缓冲机构构型选取设计变量,基于仿真得到的3组恶劣工况,应用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现着陆器软着陆性能的优化,优化目标为增强着陆器抗翻倒能力、降低着陆器底面与星球表面岩石碰撞的可能性、降低着陆器主体最大受力值。将优化所得参数代入模型重新进行仿真,着陆器不再发生翻倒,着陆平台底面与星球表面最小距离提高4.2%,主体最大受力值降低12.1%。     

基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法

余度设计是飞行管理系统研制过程中提升其安全性的主要手段之一。针对余度设计受制造预算(经济性)与使用阶段维修保障资源消耗(可靠性)的制约问题,基于飞行管理系统的安全性、基本可靠性及经济性数学模型,利用改进后适用于整数优化的遗传算法,提出了一种以安全性为目标、基本可靠性与经济性为约束的余度配置优化方法,并以实例说明其适用于较为复杂系统的余度配置优化。经过敏感性分析发现,安全性指标最优值随着基本可靠性约束下限的提高而降低,随着经济性约束上限的增加而增加。2种约束条件对优化目标竞争约束,在同一时刻只有1种约束条件起主要约束作用。     

环火星自主导航系统设计及参数优化研究

当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。     

空间小推力轨道最优Bang-Bang控制的两类延拓解法综述

介绍了空间小推力轨道优化问题中的最优Bang-Bang控制问题,对两类延拓解法给出了描述:第一类解法首先求解能量最优解,然后采用能量–燃耗同伦得到最优Bang-Bang控制;第二类解法引入推力开关切换准则,以双脉冲解作为初解,通过参数延拓得到最优Bang-Bang控制。对两类延拓解法进行了比较,指出了各自的优势与特点。对延拓方法应用于求解更加复杂的小推力轨道设计问题进行了展望,提出了包含初解、延拓与拼接三要素的人工智能轨道优化概念。     

基于同伦方法三体问题小推力推进转移轨道设计

提出一种基于同伦方法限制性三体问题小推力推进转移轨道设计方法。首先根据最优控制原理分析了航天器在轨道转移中不同性能指标时的最优控制律,然后引入同伦参数构造新的性能指标,在基于遗传算法和打靶法得到能量最优的解基础上,采用伪弧长法跟踪同伦轨迹,进而得到燃料最优的转移轨道。最后对地月系下从GEO轨道到L1点Lyapunov轨道的转移轨道进行优化。仿真结果表明:利用遗传算法能优化得到较为合适的流形拼接点和协态变量初始值,利用打靶法能有效地优化得到小推力燃料最优转移轨道。     

基于改进积分视线导引策略的欠驱动无人水面艇路径跟踪

路径跟踪控制是无人水面艇（USV）自主完成各项任务使命的关键技术之一,受到国内外运动控制领域的普遍关注。为提高风浪流等外界环境干扰下,无人水面艇（USV）路径跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究海流等外界扰动环境下一类非对称欠驱动无人水面艇的路径跟踪问题,提出了2种改进积分视线（ILOS）导引策略,并基于改进导引策略和反馈控制思想实现了无人水面艇水平面的路径跟踪。与传统ILOS导引策略相比,第1种改进策略具有变积分增益能够避免积分饱和及超调现象;第2种改进策略在前者的基础上将前视距离设计为时变量,使得无人水面艇操纵更加灵活,其中积分增益和前视距离均为垂直距离误差的不同函数,引导无人水面艇灵活快速地跟踪期望路径。基于级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,控制系统为全局k-指数稳定（GKES）的,理论分析和仿真实验证明了算法的有效性和先进性。