随机拓扑结构下多智能体系统的平均一致性*

利用马尔可夫收敛准则、图的Laplace矩阵谱特性和欧氏度量的极值,对一类具有随机拓扑结构的离散时间多智能体系统平均一致性问题进行了深入讨论。引入完好概率矩阵的概念,建立随机拓扑结构下离散时间系统的一致性算法,应用马尔可夫过程收敛相关结论及伴随算子,从欧氏度量极值的角度证明了系统可达到渐近平均一致,并得出了所需满足的条件,该条件放宽了对系统连通性的要求。最后,采用六个智能体组成的多智能体系统进行计算机仿真,对理论的正确性进行了验证。     

基于实时操作系统的低成本捷联惯导系统

针对捷联惯导系统低成本、小体积的要求,给出提出一种利用微机械惯性传感器,、以ARM芯片作为导航计算机的硬件方案。设计基于嵌入式实时操作系统的实时多任务导航计算机软件系统。测试结果表明,姿态角度的短期误差可保持在2o范围内,软件系统能合理分配硬件资源,提高导航计算机的整体性能,软件的模块化设计使导航计算机的软件系统具备良好可移植性。     

无人飞行器航迹规划的工程化稀疏A*算法

针对无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)低空突防的作战任务背景, 结合工程实际, 提出了一种面向工程化应用的稀疏A*算法求解航迹规划问题。考虑到UAV的机动性能、任务要求、作战环境威胁等因素, 分别从UAV的最大转弯角度、最小直飞距离和最大航程等约束条件对稀疏A*算法的节点搜索策略进行了设计。针对以固定角度进入目标的任务要求, 引入虚拟威胁圆满足UAV最大转弯角限制。同时, 设计了航路点信息结构, 并采用双向链表进行存储; 提出了基于最小二叉堆的OPEN表维护方法, 提高算法的实时性。最后, 通过规划实例对方法进行了验证。     

基于LabWindows/CVI的GPS数据采集处理系统

文章在虚拟仪器技术的基础上,设计了GPS数据采集处理系统。介绍了系统设计的关键技术,阐述了其搭建的过程及实现的主要功能。采用LabWindows/CVI 8.0作为系统的软件开发平台,实现了GPS25LVS与上位机的数据通信,并建立了GPS静态定位数据处理的卡尔曼滤波器,提高了GPS的静态定位精度。     

基于改进小波阈值法处理MEMS陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波阈值去噪可以有效地处理MEMS陀螺信号的噪声.针对常用阈值小波去噪方法的不足,提出了一种改进的小波阈值方法.详细介绍了该方法的原理与实现过程,并将其应用到MEMS陀螺信号处理过程中.使用db4小波,应用不同的阈值函数对MEMS陀螺信号进行4尺度分解.仿真实验分析比较表明,改进的小波阈值方法可以有效地剔除信号中的噪声,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移;与现有的阈值方法相比,信噪比提高了18.3%.     

一种具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群算法

提出了一种改进的具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法.该算法首先引入自适应惯性权重策略均衡全局和局部搜索能力,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,围绕其加权重心位置重新初始化,引导粒子突破了局部极值的限制,提高了算法的收敛速度.最后,将此算法、PSO算法及惯性权重线性递减的PSO(LDW-PSO)算法进行了比较.实验结果表明,该算法不仅有效地增强了粒子突破局部极值的能力,而且算法的收敛速度和稳定性也有了一定的提高.     

基于低成本MEMS器件的捷联航姿系统设计

针对军事和工程领域对低成本、微小型航姿系统的迫切需求,介绍了自行设计的基于低成本MEMS器件的航姿系统,深入研究了构建该系统的关键技术。针对MIMU的性能特点及核心处理器的运算速度,给出了磁传感器的补偿算法,采用了基于等效旋转矢量的姿态解算方法,并应用了降阶卡尔曼滤波器。通过移植μC/OS-Ⅱ实时操作系统,增强了系统的实时性。实验结果表明,所设计的航姿系统实时性好,精度可达要求,具有广阔的应用前景。     

多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解

任务分配是多无人作战飞机(UCAV)协同控制的基础.对此,分析了影响任务分配的关键战技指标,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型.应用连续粒子群算法对问题进行求解,建立了粒子与实际问题间的映射,通过位置饱和策略构造粒子的搜索空间,采用自适应惯性权重提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力.考虑到单机的任务载荷限制,引入了买卖合同机制以实现多机任务协调.仿真结果表明,所提出模型和算法可以较好地解决多UCAV协同任务分配问题.     

多变量时间序列的无监督属性选择算法

属性选择是一种有效的数据预处理方法,可同时保留多变量时间序列重要变量的时序关系及其实际物理意义。针对很多实际数据无类别信息的问题,文中提出一种无监督属性选择算法并分析其复杂度。首先设计一种无需进行相空间重构的多变量时间序列分形维数计算方法,并将分形维数视为其本质维,利用属性子集的分形维数及其属性数目的变化作为子集优劣的评价标准。再优化离散粒子群算法以解决高维属性空间搜索的“组合爆炸”问题。最后利用典型混沌动力学系统所产生的多变量时间序列和UCI数据库的5组数据集进行仿真计算,结果表明该算法可在较短时间内找到较优的属性子集,具有较优的整体性能。