捷联惯导评估系统中多传感器信息融合的应用

论述了在捷联惯导专家评估系统中对多传感器信息进行融合的设计方法,对捷联惯导专家评估系统和多传感器信息融合技术进行了深入的研究,同时详细分析了捷联惯导专家评估系统的硬件组成以及各传感器的工作模式,提出一种采用信息时间坐标和空间坐标转换的融合算法,实现时空匹配统一,以达到对系统中多传感器信息较好融合的效果.仿真实验结果表明:用系统中所述的多传感器融合信息进行滤波解算,准精度可以达到0.3°以下,从而提高了整个专家系统的评估精度.     

一种公交网络最优路径新算法*

从出行者的实际情况出发,提出步行愿望系数,综合考虑最小换乘次数、最短时间以及最小费用等因素,提出了一种公交网络最优路径新算法,应用于广州市大学城内公交线路查询,实现相应的仿真系统。     

合成对二氧环己酮

从工业化的制备角度考虑,通过对工艺路线的选择,确定了工业化合成对二氧环己酮（PDO）单体的最佳工艺路线——由β-羟基乙氧基乙酸盐合成,以氢氧化钠、乙二醇、氯乙酸钠为起始原料,合成的β-羟基乙氧基乙酸钠收率可达80.8%。通过对工艺条件的优化,确定了合成PDO关键步骤的最优条件,即盐酸与β-羟基乙氧基乙酸盐物质的量比为0.95∶1,反应温度为25℃,反应时间为40 min时,产物PDO收率最高。对产物的定性和定量分析表明,通过实验得到了PDO产品,最高收率可达66.2%,但纯度还未达到聚合条件,以后还需对其纯化方法作进一步的探索和研究。     

Angles-only relative navigation in highly elliptical orbits

For angles-only relative navigation system only measures line-of-sight information,there are inherent problems in the ability to determine the range between Chaser and Target. Angles-only relative navigation is an attractive alternative for inspecting or rendezvous with noncooperative target,if adequate accuracy can be achieved. Angles-only relative navigation model considering J2 perturbation is presented for tracking and rendezvous with noncooperative target in highly elliptical orbit. Impulsive out-of-plane maneuvers of the Chaser are used to improve the navigation accuracy. The first impulse burns in cross-track directions to change the orbit inclination of the Chaser. The second impulse burns after one orbit period to change the orbit of the Chaser back. The simulation results show that the relative navigation system without maneuvers can’t correct the initial state errors,while impulsive out-ofplane maneuvers of the Chaser improves the navigation accuracy. Angles-only relative navigation with chaser vehicle maneuvers to improve observability is effective when the spacecrafts are in highly elliptical orbits.     

双向搜索多约束路由启发式计算方法

为提高大型通信网络中搜索满足多约束条件路由的速度,提出一种双向搜索路由的计算方法.首先从源和目的节点同时出发,计算到达各中间节点的可达路径.然后在各可达路径中进行路径的筛选.可达路径是采用邻接矩阵变换方式获得的,筛选路径是根据非线性开销函数,采用启发方式择优选取.当两方向搜索的节点数累计达到n-2后,对接合并两方向到达中间节点的路径,从中再选择最佳路径作为路由输出.通过算例详细介绍了可达路径计算及启发式选优方法.阐述了算法的正确性及特点,分析了最大时间杂性.通过仿真实验评估,不仅更进一步验证了新算法的正确性,而且表明新算法在搜索路由速度上要优于其他算法.     

公交线路发车频率优化模型及求解方法

发车频率优化在公交调度中是非常重要的.提出一个发车频率优化模型,为车辆规模固定的公交线路设计合适的发车频率.该模型以乘客总费用最小为目标.由于该模型属于NP-hard问题,采用了一种新的启发式算法-SCE-UA算法,对该模型进行求解.通过大连市408路公交线路的数据,对该模型和算法进行了测试,结果显示该模型和算法是合理有效的.     

服务质量要求下的分布式网络可靠性计算方法

为了评估构建在互联网络环境中,具有服务质量要求的分布式网络可靠性能,研究出一套可靠性指标计算方法.首先按照服务质量要求,在赋有权值的网络中计算出分布式节点间所有路由.然后根据这些路由建立满足服务质量要求的网络邻接矩阵,对邻接矩阵进行分解与整合等变换运算,求得不交化网络状态集.最后根据不交化网络状态集得到可靠性指标的计算式,进而完成可靠性指标计算.论述了算法每个关键环节的正确性,通过算例和实验结果充分说明了新算法的合理性.     

基于自适应组合滤波的惯性导航系统初始对准方法

针对系统噪声不确定情况下的惯性导航系统非线性初始对准问题,提出了一种基于自适应组合滤波的初始对准方法.首先给出了一种基于Kalman/UKF组合滤波的神经网络实时训练算法;进而提出了基于Kalman/UKF组合滤波的非线性系统状态估计方法,该算法利用神经网络在线估计系统噪声,并利用Kalman/UKF组合滤波在线同时估计初始对准的状态量和神经网络的权值;最后将该算法应用于惯性导航系统非线性初始对准问题中,并进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应组合滤波算法不仅保证了初始对准的精度,而且具有更好的实时性,是解决惯性导航非线性初始对准问题的一种有效且实用的方法.     

基于神经动态规划算法的最优路径选择

针对传统动态规划算法在计算大规模路网的优化问题时所表现出来的计算时间长、存储空间大等缺点,引入了一种神经动态规划算法：它将传统的动态规划和BP神经网络结合起来,通过逼近Q学习算法来寻求一种最优策略,最终达到路径优化的目的。将此算法应用于一个交通路网,且用Matlab软件进行仿真,试验表明：该方法的实时性、并行性和全局性都优于传统动态规划,在城市交通流系统中能切实起到路径诱导的作用。     

基于EMFP-树的频繁模式挖掘算法

针对MFP-tree挖掘算法的不足,给出了一个频繁模式挖掘算法EMFP。算法通过将事务数据库的每条事务支持度进行裁剪以及为EMFP-树的节点添加子树个数计数器等措施来提高EMFP-树的挖掘算法的效率。实验结果表明,EMFP-树的挖掘算法是一个高效的频繁模式挖掘算法,其性能优于MFP算法。