基于观测器的无人机编队自适应容错控制

针对多无人机编队飞行中的僚机故障问题,设计了一种基于观测器的自适应容错控制方法。首先,基于领导跟随法建立了无人机编队模型及僚机故障的编队模型,并将其划分为位置子系统与偏航角子系统。其次,基于观测器技术对位置子系统中的状态和故障进行观测,并结合观测的状态和故障信息构造状态反馈控制律;然后,基于自适应方法给出偏航角子系统的控制设计方案,并用Lyapunov理论证明系统跟踪误差最终有界收敛。通过仿真,本文算法在发生故障后对系统的完全跟踪时间和稳态误差分别比基于鲁棒故障估计的方法最大降低了76%和70.3%,并且均比传统观测器的方法明显减少较大,证明了本文算法能更好的克服偏差故障带来的不利影响,有效实现四旋翼无人机群的编队飞行。     

高速无轴承永磁电机设计与分析

高速电机具有高功率密度、能够减小设备体积与重量,可以直接驱动负载、提高传动效率,在航空航天、新能源、精密制造等领域具有广阔的应用前景。将无轴承永磁电机应用于高速驱动系统,在推导无轴承永磁电机数学模型基础上,提出了高速无轴承永磁电机设计方法。通过对一台额定功率2 300 W、额定转速8 000 r/min、调速范围0~60 000 r/min的高速无轴承永磁电机进行电磁和机械一体化设计,并采用有限元法对样机的电磁性能和动力学性能进行优化。仿真试验结果验证了所采用的设计方法的正确性。     

LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法

针对封闭环境中语音信号受到混响影响,提出了LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法。该算法通过计算麦克风阵列接收到含混响信号的短时傅里叶变换得到频域阵列信号,对频域阵列信号分频处理,将分频的信号进行线性约束最小方差波束形成滤波处理,该波束滤波根据每个频段上混响时间不同的特性对频域阵列信号进行分频处理后,将波束形成算法分别应用到高低频中,以提高混响抑制的精度;再由频域阵列信号的组合功率谱进行维纳后置滤波以抑制混响,由麦克风阵列接收到混响信号的直达波和反射波之间不相关性及麦克风阵列接收信号的空间信息解决维纳滤波器的精确估计问题;最后由逆短时傅里叶变换恢复出时域信号。仿真结果表明,该算法对混响抑制具有明显的改善;且在混响时间600 ms条件下语音增强系统的PESQ值提高了0.26。     

基于微脉冲激光雷达的能见度反演算法

在基于后向散射原理的大气能见度测量过程中,大气消光系数边界值的选取对反演精度具有较大影响。提出一种基于弦截法的大气消光系数边界值的确定方法,并利用迭代的思想对边界值的选取结果进行修正。通过理论仿真和实地测量对本方法的可行性进行验证,结果表明,弦截法具有较快的收敛速度,且迭代次数较少,经过比对迭代修正之后的消光系数边界值可以更准确的反演出大气消光系数,进而实现大气能见度的高精度测量,具有较强的实际应用价值。     

改进的激光雷达回波信号去噪方法

激光雷达回波信号的强度随距离的平方衰减,当探测距离较大时,信号将淹没在较强的噪声之中。因此,如何有效地从强背景噪声中提取出有用信号至关重要。利用经验模态分解将激光雷达回波信号进行分解,根据本征模态函数与回波信号之间的相关性,结合软阈值与粗糙惩罚技术,有效地提高了激光雷达回波信号去噪的效果。实验结果表明,当加入5 dB高斯白噪声时,该方法的输出信噪比为16.67 dB,均方根误差为1.49×10~(-11)。相比于其他去噪方法,该方法具有较高的信噪比及较低的均方根误差,从而证明了此方法的有效性。     

基于FPGA的快速图像纹理特征提取方法的研究

图像特征的一个重要分支就是纹理特征,它体现了不同图像和物体的形态、大小、分布、方向等重要参数,对图像特征识别起到决定性因素。但是纹理特征提取的过程十分复杂且计算量巨大,为了解决这个难题,提出了一种在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)平台下实现纹理特征提取新方法。首先对基本图像特征算法做了并行化的优化,从算法的数值范围和表示精度两个角度,做了相应的分析和误差控制,从而适应FPGA的运行。然后对FPGA的数据流传输提出了一个高效率的解决办法,该方法对其中的主要模块采用了流水线优化,并采用寄存器配置模式,从而在线地修改参数,适应不同的图像大小和卷积核等环境变量。结果表明,在同等功耗条件下,可以达到10倍于CPU的性能,达到了快速提取特征的目的。     

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

基于忆阻器卷积神经网络的表情识别

忆阻器具有纳米级尺寸、低功耗、类似神经突触等优点,在神经计算、图像分类等领域具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于忆阻器卷积神经网络的面部表情识别方法,首先基于忆阻器构建了ResNet卷积神经网络,并对ResNet网络进行剪枝操作,然后将ResNet模型的所有卷积层以及全连接层的权重映射为忆阻器十字交叉阵列中忆阻器的忆导值。实验结果显示忆阻器卷积神经网络模型在FER2013数据集上的识别准确率为63.82%,在CK+数据集上的识别准确率为93.95%。相比与原卷积网路,准确率损失仅分别为0.31%和0.76%。最后测试了忆阻器的非理想特性对准确率的影响,为忆阻器神经网络的实际部署提供参考。