最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术研究

GMSK体制是深空通信中的新型体制,它具有恒定的包络、优秀的频谱利用率和功率利用率。研究基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术,并在高斯白噪声信道下进行性能仿真。仿真结果表明,该解调算法性能优越,在信噪比Eb/N0=9dB时,GMSK(BT=0.5)信号的误码率性能可达10-4量级,优于传统调频方式约2.4dB。该解调算法已经在某深空测控演示系统中得到了试验验证,性能良好。     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

OFDM多载波系统中的自适应技术研究

本文在已有的多载波传输系统的基础上设计了一个改进的多载波系统模型,将信道编码技术,OFDM技术以及自适应传输技术相结合,使多载波系统的性能进一步的得到改善。同时本文还给出了一种在原有的传输算法的基础上归纳出的一个改进的传输算法-动态分块加载算法。     

基于包围盒的碰撞检测算法

详细分析比较了基于包围盒的碰撞检测算法中的轴向包围盒法、方向包围盒法、离散方向多面体法的检测原理和检测效率,并改进了轴向包围盒碰撞检测算法,提出利用简化包围盒边缘节点实现碰撞检测的新设想,其可行性已被初步试验证实。不仅显著提高了碰撞检测的速度,而且可以便捷地得到更为详细的碰撞检测信息,满足了进一步进行碰撞响应处理的需要,使飞行模拟机的视景系统能够实时、准确地检测出虚拟物体间的碰撞。     

MUSIC算法在反射面多波束天线测向中的应用与改进

文章主要针对MUSIC算法在反射面多波束天线的应用问题进行了分析,并对MUSIC算法进行了改进,改善了MUSIC算法在应用中的测向性能。     

基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律

针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律（RTPN）制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。     

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明：所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。