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381.
当失配度量函数定义之后,地图匹配问题就变为了二维随机多谷函数的寻优问题。多谷快速寻优方法是作者提出的解决失配度量寻优的一种新方法。本文应用这种方法,变地图匹配中的穷举搜索为定向局部搜索,从而节省了计算,保证了匹配定位精度。本文还针对平均绝对差算法推导了门限与漏警概率的关系,给出了保证一定漏警概率的门限系数分布区间。最后,使用本文的方法在三幅航空照片上进行了大量的匹配实验,并与序贯相似性检测算法进行了比较,验证了方法的正确性,同时表明多谷快速寻优方法用于地图匹配具有定位精度高,计算量小,参数易于选择等优点。 相似文献
382.
383.
随着在轨服务技术的发展和对航天器发射运营成本的控制,航天器在轨服务模式将由“一对一”服务逐步发展为“一对多”“多对多”的服务模式。在具有多个服务目标的模式下,针对服务航天器的任务分配与规划将变得尤为关键。因此,本文研究了多服务航天器为多个地球同步轨道(GEO)卫星进行在轨加注的任务规划问题。首先,考虑服务航天器容量约束、服务路径约束等多类约束条件,以最小化燃料消耗为优化指标,以每个服务航天器的服务顺序为决策变量,建立“多对多”在轨加注任务规划模型。其次,针对遗传算法局部搜索能力差、易陷入局部最优的缺陷,设计了一种将大邻域搜索算法和遗传算法相结合的混合启发式算法(LNS-GA),用以求解该任务规划问题。该算法利用大邻域搜索算法中的“破坏”和“修复”思想,对遗传算法每一代种群中的精英个体进行进一步的迭代搜索,从而增强算法的局部搜索能力。最后,通过设定的仿真场景与单一遗传算法进行仿真对比,验证了本文所提出算法的有效性和优越性。 相似文献
384.
针对嫦娥三号巡视器相对定位时同波束甚长基线干涉测量(VLBI)差分相位时延存在纳秒量级模糊度的问题,提出利用搜索法对巡视器和着陆器的相对位置进行确定,并将该方法应用于着陆器的绝对位置的确定。首先介绍对嫦娥三号着陆器和巡视器测量的模式以及定位的原理,然后进行相应定位计算。利用该方法对着陆器定位结果与统计定位法结果比较,位置差100m左右,与月球勘测轨道飞行器(LRO)航拍定位结果差异在75m;该方法对巡视器在各停泊点的相对定位结果,与统计定位结果比较,位置差小于1m。 相似文献
385.
针对发动机机匣零件铣削毛坯模型构建中,表面凸台回转轮廓获取困难,凸台轮廓之间以及凸台轮廓与回转体轮廓之间组合难处理,毛坯构建效率低且余量分布不均的问题,提出了基于轮廓搜索的机匣铣削毛坯模型自动构建方法。用离散的方法得到复杂形状凸台特征的回转轮廓,将凸台特征与回转体特征的回转轮廓旋转投影到草图平面,结合加工余量、车削刀具尺寸等工艺信息进行毛坯轮廓搜索,进而得到余量分布均匀且符合工艺要求的铣削毛坯。该方法对机匣回转体与表面凸台进行统一轮廓搜索,并充分考虑加工工艺,能处理具有复杂表面凸台的机匣零件,效率高、通用性好;所得毛坯余量分布均匀,减小铣削材料去除量,有助于提高铣削加工效率。 相似文献
386.
针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区. 相似文献
387.
稀疏、含噪观测条件下周期点过程的周期估计是一个经典的信号处理问题。针对该问题,提出了一种格型线搜索(LLS)算法,该算法通过数值方式搜索似然函数的最大值,但其性能取决于人为预先选取的搜索步长。推导了一个步长计算公式,并利用该公式改进了LLS算法。改进的LLS算法能够自适应选择搜索步长,其达到的克拉美-罗界(CRLB)的信噪比(SNR)门限与最大似然估计(MLE)算法一致,但计算复杂度比后者低一个多的数量级。性能分析与仿真实验表明,所提算法比已有算法能更好地实现估计精度与复杂度的折中。 相似文献
388.
采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。 相似文献
390.
提出了一个新的有限储存对称秩1校正算法,该算法把自适应调比对称秩1校正与有限储存、非单调线搜索技术相结合。算法中的下降方向由有限储存逆自适应调比对称秩1校正产生从而简化计算。将算法与著名的LBFGS进行了数值比较,结果表明,新算法能较好地解一类大规模无约束优化问题。 相似文献