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521.
在月面巡视器遥操作系统中,路径规划分为任务级路径规划、全局路径规划和局部路径规划。根据巡视器全局路径规划的应用要求,引入粒子群优化算法应用于全局导航点的规划。针对粒子群算法在路径规划中容易造成不收敛或病态收敛的问题,对算法进行了修改,去掉了速度更新中的速度惯性因子,只保留自身认识因子和社会认识因子,使其在全局路径规划中能够快速收敛;同时引入经典遗传算法中的变异因子以增强算法的全局优化能力。仿真结果表明该算法具有计算简单、全局寻优能力强等特点,能够快速地找到优化的全局导航点。同时在不同的模拟月面地形上进行仿真试验,针对存在的问题提出了对应的二次优化方法,结果表明该方法较好地满足了巡视器全局路径规划的应用需求。 相似文献
522.
卫星天线波束常常需要同时覆盖特定区域内多个目标,为保证目标接收卫星信号的增益要求,需对其指向进行优化。以我国某卫星点波束天线为研究对象,将天线功率辐射模型引入卫星指向计算模型中,完成了指向目标的增益计算。运用最优化原理分析了多目标指向增益优化模型,在无约束条件下,指向增益最优点在标称三目标构成的三角形重心位置;有约束条件下,最优点在满足相应约束下偏离无约束最优点。多目标指向优化理论研究对点波束天线的高精度指向及确保目标的通信特性提供了适用的工程模型,具有极强的工程应用价值。 相似文献
523.
524.
525.
为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m 跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个“黑箱”,利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP 神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。 相似文献
526.
针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式(LBP)算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。 相似文献
527.
528.
529.
随着多媒体技术的发展,图像的应用越来越广泛,如何有效利用图像信息具有越来越重要的意义。颜色特征不受图像大小和旋转角度的影响,鲁棒性较好,在图像检索中具有较强的应用。本文在对图像特征进行提取的基础上,提出了一种新的图像检索数据方法。该方法引入了色彩直方图、颜色中心矩、灰度直方图等颜色特征,使用色彩直方图对整幅图像的色彩信息进行统计;使用分块颜色中心矩对色彩的空间分布信息进行统计;对由于色彩浓度和对比度发生变化而对检索效果的影响,采用了灰度直方图进行淡化。通过对这三种特征距离进行加权和计算,进行相似度匹配,检索出目标图像。本文针对性地设计了基于色彩直方图混合特征的图像检索系统,实验证明色彩直方图混合特征检索的结果与示例图像在颜色与空间分布上基本相似,具有较强的实用性。 相似文献
530.
针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。 相似文献