声呐探鱼器探测方式的研究

近年来随着科技的进步，水下探测技术给近海及江河的户外垂钓活动提供极大的方便和安全保障。声呐探鱼器是一种察看鱼情的辅助配件，适用于钓鱼爱好者及捕鱼者，在江河，湖海等地方钓鱼或捕鱼，可以协助使用者方便地判断出天气温度、水的深度、鱼或鱼群的多少及所在深度等。对声呐探鱼器探测方式的研究可以为改进设备功能提供有效依据，优化探测效果。     

捕鱼问题的非线性控制模型

对渔业的可持续开发问题采用状态方程进行了分析和讨论,建立了最优捕鱼策略的非线性最优控制模型,应用“模拟退火”算法,借助计算机给出该模型的最优解。     

空基雷达组网收发分置协同探测编队构型优化

针对空基雷达组网收发分置协同探测构型优化问题,利用目标雷达波空间散射的分布特点,基于双基雷达空间分集思想,建立了空基雷达组网收发分置协同探测数学模型,定义了探测性能的评价指标,得到优化目标函数;采用网格分割法对布设在不同距离、不同方位的空基雷达形成的探测空域,基于烟花算法求解得到"1发n收"多种情况下的最优编队构型方案.仿真结果验证了该数学模型的有效性和算法的适应性.     

高分辨率卫星遥感影像失真探测方法研究

高分辨率卫星遥感影像在成像、传输、处理等阶段会不可避免地形成模糊失真与噪声失真。目前对于这些失真的探测主要采用传统的客观探测指标,效果优劣不一,限制了影像失真探测在影像筛选与影像数据质量控制方面的应用。借助实验数据探究了不同的影像单一失真探测指标对常见的模糊失真与噪声失真的探测效果,根据初步结果选取最佳指标,再通过实验比较不同探测指标对不同影像失真的探测效果。同时,在已有研究基础上探究了一种基于灰度预测误差的失真探测方法,实验结果表明该方法对影像的模糊失真和噪声失真具有较高的探测灵敏度。     

基于改进量子粒子群算法的微网多目标优化调度

根据微网与主网之间不同的交互方式制定2种不同的优化策略,建立以微网经济成本和环境效益为目标的优化调度模型,采用蜂群搜索策略的改进量子粒子群(BQPSO)算法进行求解。该算法具有较强的全局搜索能力,能够提高计算精度,避免陷入局部最优解,有效改善多目标优化调度的Pareto前沿分布特性。最后,以典型的微型燃气轮机、柴油发电机和燃料电池组成的微网系统为例,验证了所建模型和所提方法的有效性。     

基于聚类和探测精英引导的蜻蜓算法

针对蜻蜓算法（DA）收敛速度慢、收敛精度低、全局搜索能力差等不足,提出新的蜻蜓优化算法. 利用tent混沌初始化种群并对种群进行K-Means++聚类,根据聚类的结果分别对种群个体进行反向学习和高斯变异以增强种群的多样性,提高搜索效率. 引入非线性自适应因子加快收敛速度,使用探测精英引导策略增强算法跳出局部收敛的能力. 引入平方散列探测增加收敛精度. 将该优化算法应用于8个典型复杂函数优化问题,并与原蜻蜓算法,以及其他仿生计算算法对比,实验结果表明该改进算法具有良好的全局收敛性和寻优精度.     

基于蚁群算法的PID参数优化

针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用分布式并行计算机制.在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于某型高精度飞行仿真伺服系统.仿真应用研究表明,该PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了该方案的可行性和有效性.     

武汉电离层斜向返回探测系统波形发生器设计

针对传统电离层斜向返回探测雷达无法探测近距离电离层状态和可操作性差的缺点,为武汉电离层斜向返回探测系统 (Wuhan ionospheric oblique backscattering sounding system,WIOBSS)设计了一套新型波形发生器.该波形发生器采用等间隔收发探测体制,使WIOBSS不但能探测到大范围内的电离层状态,且能获得所用伪随机序列的最大增益性能.该波形发生器依据软件无线电思想,利用高性能现场可编程门阵列和数字上变频器,搭建了一个通用的硬件平台.该平台所有功能通过可编程软件实现,只要加载相应软件,就可以选择不同类型的伪随机序列,任意改变伪随机序列的长度和发射波形的占空比,从而满足不同电离层状态下的探测需求.该波形发生器采用PXI(peripheral component interconnect extensions for instruments)总线技术,设计成为一个小型化、高性价比的PXI模块.实验表明,采用该波形发生器的WIOBSS可清晰获得电离层垂直探测和斜向返回探测回波信息.     

分布式穿墙成像雷达空间配准方法

分布式穿墙成像雷达利用多个穿墙雷达节点在多个视角对室内目标协同探测,可以有效弥补传统单视角穿墙探测的不足。提出了一种基于高斯混合模型的分布式穿墙成像雷达空间配准方法,根据各个节点探测结果中多目标位置关系求解雷达节点位置。首先将各个雷达节点的量测点集建模为高斯混合模型;然后将雷达节点配准问题转化为求解最优坐标变换参数的优化问题;最后采用粒子群优化求解,实现雷达节点空间配准。仿真与实测结果验证了该方法的有效性。     

高密度电阻率法偶极装置在某道路工程岩溶探测中的应用

高密度电阻率法测量装置有十几种之多,在探测中应根据场地的地电条件选择不同的测量装置来进行探测试验,对比分析选取适合工区的工作模式进行野外探测,以获得最佳的探测效果.本文主要阐述在某道路工程的溶洞探测中通过一个揭示溶洞的钻孔布设了一条剖面进行野外探测实验,分析对比了温施2装置、偶极装置和微分装置的试验效果,发现在该工区采用偶极装置探测效果较理想,最后采用偶极装置进行了该道路工程的溶洞探测,经钻孔验证发现探测效果较好.     

基于链路覆盖的无线Mesh网络入侵检测方法

针对传统入侵检测方法不适用于资源受限的无线Mesh网络( WMN)的问题,提出一种基于链路覆盖的分布式入侵检测( LCDID)方法。该方法将WMN中所有节点纳入到入侵检测中,节点根据自身内存阈值加载入侵检测系统功能模块,并采用协调优化机制优化节点对功能模块加载,每条通信链路可由多个节点覆盖检测。仿真实验结果表明,LCDID方法对不同规模的网络具有较好的适应性和可扩展性;与现有检测方法相比,该方法具有更高的内存利用率和入侵检测率。     

局部传感器发射功率约束条件下部分相干检测融合方法

针对局部传感器发射功率约束部分相干检测融合问题,利用偏移系数极大化理论优化系统检测性能,建立了基于多址接入信道传输的多传感器分布式部分相干检测融合模型,该模型将融合中心处相位同步误差建模为服从吉洪诺夫概率分布的随机变量.将局部发射功率约束部分相干检测融合问题转化为一个非线性非凸优化问题,利用非线性优化理论,得到了问题的一维搜索闭合解.蒙特卡洛仿真结果表明:当环路信噪比大于等于10时,文中方法能在低信噪比和低虚警概率情况下显著提高融合系统对目标的检测概率,其检测性能优于传统的基于并行网络拓扑结构的最优似然比方法.     

基于强跟踪H-/H∞优化的无人机系统故障检测

针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。     

基于蚁群优化算法的SAR图像舰船检测研究

边缘检测作为提取图像边缘的重要方法在舰船检测中占有重要位置。采用蚁群优化算法通过调整动态阈值进行边缘检测。与传统边缘检测算子和小波变换算法对比采用蚁群优化算法进行舰船检测大大的减少了计算时间和代价,同时有效地提取了SAR图像的舰船目标和结构信息,保证了检测结果的准确性。蚁群优化算法在处理图像边缘检测等离散优化问题上具有很大的优越性,在图像处理中具有广阔的应用前景。     

Weak thruster fault detection for AUV based on stochastic resonance and wavelet reconstruction

When the bi-stable stochastic resonance method was applied to enhance weak thruster fault for autonomous underwater vehicle(AUV), the enhancement performance could not satisfy the detection requirement of weak thruster fault. As for this problem, a fault feature enhancement method based on mono-stable stochastic resonance was proposed. In the method, in order to improve the enhancement performance of weak thruster fault feature, the conventional bi-stable potential function was changed to mono-stable potential function which was more suitable for aperiodic signals. Furthermore, when particle swarm optimization was adopted to adjust the parameters of mono-stable stochastic resonance system, the global convergent time would be long. An improved particle swarm optimization method was developed by changing the linear inertial weighted function as nonlinear function with cosine function, so as to reduce the global convergent time. In addition, when the conventional wavelet reconstruction method was adopted to detect the weak thruster fault, undetected fault or false alarm may occur. In order to successfully detect the weak thruster fault, a weak thruster detection method was proposed based on the integration of stochastic resonance and wavelet reconstruction. In the method, the optimal reconstruction scale was determined by comparing wavelet entropies corresponding to each decomposition scale. Finally, pool-experiments were performed on AUV with thruster fault. The effectiveness of the proposed mono-stable stochastic resonance method in enhancing fault feature and reducing the global convergent time was demonstrated in comparison with particle swarm optimization based bi-stochastic resonance method. Furthermore, the effectiveness of the proposed fault detection method was illustrated in comparison with the conventional wavelet reconstruction.     

江汉油区高压注水井打捞工艺技术探讨

常规打捞方法不完全适用于高压注水井的打捞作业。在实施打捞作业过程中,针对高压注水井可能存在的结盐、结垢、管柱严重粘扣、封隔器堵塞、解封失效等具体情况,只有采用针对性的处理方法进行处理后,方可保障后续打捞作业的顺利进行和打捞作业的成功。     

组合优化在结构多位置损伤识别中的应用

提出了应用于板结构多位置损伤诊断的组合优化方法。证明了多位置损伤状态下的振型变化具有可叠加性,引入了结构的一阶振型变化率作为结构的损伤诊断标识量并证明了具有可叠加的性质,最后提出应用组合优化方法求解板结构多位置损伤诊断问题。四边固支矩形板的多位置损伤诊断的算例证明了该方法是有效可行的,它不仅可以准确的完成板结构的损伤诊断,并且可以简化整个损伤诊断的过程。     

新型主动声呐梳状谱信号设计

通过对几种新型主动声呐发射信号的比较分析,根据各种信号的时频分辨能力不可兼得的情况,提出了一种梳状谱优化设计方法,并结合跳频发射方式,在目标速度未知的条件下,通过发射一组由不同多普勒容限和频带的梳状谱信号组成的信号,来获得相对最优的距离和速度测量能力,并可提高声呐系统的探测帧率,同时针对梳状谱信号峰均值功率比较大的特点,在Newman和Narahashi初相序列优化公式的基础上,提出了进一步优化的搜索算法.通过仿真分析,验证了此方法对于改善峰均功率比的有效性.     

基于背景和前景交互传播的图像显著性检测

为了更精确地提取图像中的显著性区域,提出一种新的基于背景和前景交互传播的图像显著性检测计算模型。通过建立一个新的模型来寻找图像中的显著性元素,用一种交互式特征传播方法来扩散显著性特征。采用不同参数对图像进行分割,得到多个尺度下的超像素;在单一尺度下通过背景和前景交互传播获得超像素的显著值;对多个显著值进行加权平均融合,并采用平滑机制进行优化得到最终显著图。在公开图像数据库进行的试验结果表明,该模型提高了对图像显著目标大小的适应性,不仅较好地抑制了噪声,还使得显著目标更均匀地凸显出来,结果优于同类的算法。