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。     

非均匀有理B样条曲线及节点插入算法在透平叶片优化设计中的应用

将非均匀有理B样条(NURBS)曲线及节点插入算法应用到透平叶栅的二维参数化造型,可以兼顾造型参数的实际物理意义和型线调节的灵活性;将控制点可调的NURBS曲线应用到三维叶片积叠线造型,能够构造任意形状的弯、扭、掠叶片.在此基础上搭建的透平叶片三维气动优化平台,将参数化造型、网格自动划分、流体计算并行求解集成在一起,应用实验设计和响应面分析方法进行多目标寻优.对某单级实验透平分别进行单排叶片和整级优化后,单排叶片总压损失降低了0.57%;单级绝热效率提高了0.8%.      

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

基于混合遗传算法的中国旅行商问题满意解

针对组合优化中的旅行商问题 ,提出了贪心法与遗传算法相结合的混合遗传算法。文中给出了相应步骤并就中国旅行商问题得出满意解 ,该解优于已报道的结果。     

一种基于时空等级的LEO卫星网络路由策略

随着5G技术的发展和6G技术的研究,低轨卫星网络在未来空天地一体化网络中的地位越发重要,而作为网络核心技术的路由策略仍面临一些挑战,如卫星网络拓扑高动态变化、链路频繁切换、节点计算处理能力有限以及负载流量分布不均衡等。针对卫星所覆盖区域负载不均衡且与时间因素有关,以及星上用户多业务服务质量需求的问题,设计了一种基于时空等级的业务分类负载均衡路由算法。算法考虑了卫星网络流量的分布与时空等级的关系。卫星节点需先根据当前时刻及其所覆盖的地面区域计算其时空等级,并在路由算法的下一跳实时调整阶段加入时空等级作为选路条件之一,同时改进了阈值的计算方式,并在路由时考虑了不同的链路代价以满足多业务服务质量需求。仿真结果表明,相较于DSP、TLR和RMLBR算法,所提算法虽然在总吞吐量表现不及TLR和RMLBR算法,但在时延以及链路利用率方面有所改进,有效降低了平均端到端时延,较好地满足不同业务服务质量需求,均衡网络负载。     

一种新的最速下降算法在自适应噪声对消中的应用

自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消,提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理,使其变成一元二次函数,再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中,所提算法与传统的自适应算法进行对比,具有收敛速度快,滤波效果好,滤波效果可调节,抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比,不需选择迭代步长,适合计算机和可编程硬件实现等优点。      

一种基于集体检测理论的GPS直接位置估计实现方法

传统GPS导航定位解算方法需要事先成功捕获、跟踪并实时获取多颗卫星的伪距测量,不适用于弱信号环境下卫星信号无法捕获的场景。集体检测是一种将各卫星信号的相关能量非相干累加后依据极大似然准则进行直接位置估计的理论。本文基于A-GPS提供的先验信息,提出了一种实现集体检测的具体参数估计方法和搜索策略,并基于真实GPS弱信号验证了算法的实际性能。实际试验表明,本方法与信号是否成功捕获和跟踪无关,适用于弱信号等环境下的定位解算。     

中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。