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831.
针对目标捕获后空间机器人的机械臂反作用力对其基座的姿态扰动问题,提出了一种自适应零反作用控制方案。首先,针对目标捕获带来的动力学不确定性,设计了一种激励矩阵调节的固定时间并行学习算法。该算法可在放松持续激励条件的同时,使参数估计的收敛率与回归通道中未知的激励水平无关,因此不同量级惯性参数的估计可在相近时间内收敛。此外,通过分别设计基座姿态控制器与机械臂轨迹跟踪控制器提出了一种具有输入扰动补偿的有限时间零反作用控制方法,能够在机械臂跟踪末端期望位姿轨迹的同时维持基座姿态的稳定性。仿真结果验证了该方案的有效性。 相似文献
832.
随着中国铁路运营里程的不断增加,铁路外部环境日益复杂,以彩钢瓦房、防尘网、塑料大棚、地膜、塑料垃圾为主的铁路外部环境隐患层出不穷,频繁引发铁路交通重大事故,已经成为铁路安全运营的重要制约因素。铁路外部环境隐患的高效监测是实现治理的重要前提,而遥感技术是目前实现大范围、低成本铁路外部环境隐患监测的最佳手段。为此,文章对光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达、地基视频监控等4类遥感监测技术的优势、局限及应用现状进行了梳理;分析了基于人工特征和基于深度学习这两类监测识别方法的特点及不足;最后,从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测等方面,对基于多源遥感数据融合的铁路外部环境隐患智能监测进行了展望。 相似文献
833.
基于深度学习技术的通信信号调制识别算法由于其优秀的特征提取能力,极大地提升了调制识别任务的精度,但是对抗样本特性的存在,导致基于深度学习的调制识别模型的安全性受到了极大威胁,通过在训练好的调制识别网络中添加设计好的特定微小扰动,就可以使得调制识别模型完全失效。研究了基于深度学习的调制识别模型及其对抗样本攻击方法,提出一种基于快速梯度符号法的定向扰动生成方法,该方法在扰动和原始信号功率比为-21 dB的条件下,针对11类常见的不同调制种类的通信信号生成扰动,实现对通信信号调制识别模型的定向攻击,为智能调制识别模型的攻防对抗提供参考。 相似文献
834.
随着认知电子战技术的不断发展,传统雷达干扰决策方法效率低、准确性差等缺点日益凸显。为解决该问题,提出了一种基于优势行动-评论(A2C)的雷达自主干扰决策方法。该方法以A2C强化学习算法为基础构建干扰决策智能体,智能体通过观察环境状态并不断与敌方雷达进行交互以学习自身的干扰策略,最终实时给出有效的干扰决策。最后通过仿真实验对比分析了Deep Q Network (DQN)算法和A2C算法在实时性和准确率等方面的优劣。仿真结果表明,A2C算法具有在未知环境下的干扰策略快速学习和决策的能力,可有效支撑认知电子战背景下的干扰策略选择。 相似文献
835.
雷达前视成像作为雷达成像领域的难点与重点,在自动驾驶、导航、精确制导等方面具有广阔的应用前景。传统的前视成像算法受限于天线孔径的宽度,无法实现高分辨率的成像,本文使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络相结合实现前视成像中方位向的预测,首先介绍了扫描前视成像信号的类卷积模型及其病态性,利用脉冲压缩以及距离徙动校正对回波信号预处理,输入CNN-LSTM神经网络逐距离单元进行方位向估计。仿真结果表明:算法能有效提高前视成像的方位分辨率,实现前视成像的超分辨。 相似文献
836.
为满足天地融合网络全时、全域通信需求,采用认知无线电技术可实现有限频谱资源的感知与高效利用,有效缓解同频干扰问题。文章提出了一种用于天地一体认知网络的信道选择和功率调整的无线资源智能分配方法,在保证主用户服务质量的前提下最大化系统数据速率。首先,将天地融合网络建模为异质图结构,通过用户距离估计信道状态信息,并且利用图卷积网络提取和分析关键环境特征。其次,采用深度强化学习探索底层拓扑环境信息,通过试错与奖惩机制不断优化资源分配策略。仿真结果验证了所提方法的收敛性,并且证明系统数据速率能够得到显著提升。 相似文献
837.
838.
准确预测锂离子电池剩余使用寿命对于掌握其健康状况和管理备件资源具有重要作用.现有锂电池剩余寿命预测方法大多局限于以循环次数为主的预测结果,本质上属于面向单一时间尺度的方法,忽略了锂电池健康状态受循环次数与工作时长双重时间尺度下的退化综合影响的现实问题.提出一种双时间尺度下基于Transformer的锂电池RUL预测模型.该方法选取容量作为表征其性能退化的关键指标,通过Kalman滤波和滑动时间窗对电池容量数据进行处理获取训练集和测试集,有效提取双时间尺度中蕴含的寿命信息,并充分考虑不同时间尺度寿命信息间的相互关系,建立容量与双重时间尺度的映射关系,实现了锂电池在双时间尺度下的RUL准确预测.通过锂电池实例验证了所提方法的有效性和潜在应用价值. 相似文献
839.
为解决智能体在复杂环境下的路径规划问题,提出一种基于改进优先经验回放方法的在线异策略深度强化学习算法模型.该模型采用柔性动作评价算法,通过设计智能体的状态空间、动作空间及奖励函数等实现智能体无碰撞路径规划;利用样本状态优先度与TD误差构建的样本混合优先度的离散度计算样本采样概率,进一步提出基于改进优先经验回放方法的柔性动作评价算法,提高模型学习效率.仿真实验结果验证了提出的改进柔性动作评价算法在各个参数配合下的有效性及改进优先经验回放方法在连续控制任务中模型学习效率的优越性. 相似文献
840.
致力于解决四旋翼无人机的故障检测问题.考虑到无人机模型是一个非线性强耦合的模型,提出一种基于神经网络的性能驱动故障检测方法.然而,当无人机进入新的重力场时,已建立的故障检测系统无法适用.为了解决这个问题,进一步提出一种基于迁移学习的故障检测方法.通过子空间迁移方法和布雷格曼散度度量方式,将源域与目标域对齐,并实现了神经网络的参数迁移以及阈值设定.在四旋翼无人机系统中验证了本文所提出的方法的有效性. 相似文献