多台光电经纬仪布站几何的仿真研究

研究多台经纬仪定位优化的过程中,针对纯方位无源定位系统,采用多台光电经纬仪组网测量时的优化布站.为了提高定位精度,准确计算跟踪参数,用最大似然估计法推导三维多站纯方位无源定位的迭代计算公式,得到目标位置估计的误差传递关系,按照纯方位无源定位中几何精度稀释因子(Geometric Dilution of Precision,GDOP)最小为原则,提出用遗传算法对三台光电经纬仪站址的几何分布进行了仿真计算.结果表明在对空中目标进行观测定位时,定位精度最高,三台光电经纬仪应以观测目标的地面投影点为中心呈正三角形部署,为实际布站应用优化提供了参考.     

光电经纬仪组网实时定位算法及性能分析

在研究多部光电经纬仪组网测量目标三维空间坐标算法的基础上,给出了一种利用正交矢量算法进行目标实时定位的方法,推导出定位精度公式,并验证其性能.运用蒙特卡洛实验方法对三种定位算法在三台光电经纬仪不同测量误差、不同站址坐标和目标不同轨迹条件下,进行定位精度仿真,得出其误差分布曲线,最后计算出三种定位算法在不同基站数目下的执行效率.仿真和计算结果表明,算法可以有效地提高光电经纬仪组网测量的定位精度,并且具有实时性强、精度整体稳定等优点,能够满足光电组网跟踪测量系统对运动目标高精实时定位的要求.     

基于空间几何的雷达-光电经纬仪交会测量研究

雷达-光电经纬仪联合定位方法是一种全新的现代靶场测量技术,在光电经纬仪附近部署雷达,雷达测距,光电经纬仪测角,通过将两者交会测量的数据融合,从而可以实现对目标的定位;将目前通用的数学定位模型进一步转换为空间几何定位模型,该模型能够更直观地描述目标在空中某一位置时各测量参数之间的关系,能够准确地体现出该时刻各设备的有效探测范围。结果表明,在距设备为5km的探测范围内对目标的定位精度较高;该方法同时提高了计算效率,为实现计算机虚拟仿真提供可靠的依据。     

动态优化不等精度经纬仪交会方法

在多台不等精度经纬仪交会测量系统中,为提高数据的可靠性和精度,根据异面交会原理,提出空间定位精度及其误差的模型;提出采用定常异动算子算法和普通加权平均法相结合的处理方法;对该算法进行数学仿真,计算分别使用定常异动算子和普通加权平均法的交会角区间,并在实际任务中加以应用。试验结果表明,采用合理的算法对多台不等精度经纬仪进行交会测量,增加了测量基线数量从而提高了整体数据的稳定性,同时提高了测量精度。     

基于MLE的靶场光电经纬仪高精度定位方法研究

为解决靶场光电经纬仪现用交会定位解算模型作用范围小、与目标实际位置偏差大等问题,提高目标航迹解算精度和模型的适应范围,根据目标跟踪距离和测角误差分量关系,建立了经纬仪空间测量误差模型,优化了异面交会定位加权系数。基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimate,MLE）理论,提出了一种新的更高精度的定位方法,并推导了精度估算公式。详细分析了交会角度、跟踪距离和测角精度对定位误差的影响。试验证明,该方法较现用定位方法适用测量区域增加一倍以上,定位精度提高20%,更适合多测站、不等精度、远距离跟踪等工程场景,具有推广价值。     

一种多台交会测量数据的实时融合处理方法

为了进一步提高光电经纬仪伺服引导的精度,提出了一种多台经纬仪交会测量数据实时融合处理方法。该方法充分利用各测站的测量信息,通过自动优选交会方法、最小二乘数据融合算法以及外推引导函数的生成等实时数据融合算法计算得到经纬仪引导数据。结果表明,该方法大大提高了光电经纬仪的伺服引导精度。     

基于加权因子的光电经纬仪航迹测量

针对光电经纬仪测量的异面定位误差,采用加权因子算法进行调整;首先建立空中测量目标的定位模型,为避免因各种误差对测量数据的影响,接着用加权因子对目标无偏估计,通过调整加权因子提高测量模型的精度,最后建立模型并进行仿真实验,得到了精确的航迹坐标,仿真结果表明减少虚假航迹,提高对被测目标的定位精度。     

光电经纬仪站址与测角测距误差校准

光电经纬仪校准是实现目标精确测量的关键,在设备经过一段时间的使用或移站后均需进行校准.针对近期一次光电经纬仪校准工作中,以设备旋转中心测量值作为站址坐标真值进行其他参数校准时产生了无规律且较大测角偏差的问题,提出一种基于地面控制的光电经纬仪站址与测角测距误差校准方法.相比其他类似校准方法,该方法将站址坐标、测角误差和测距误差均作为未知量进行校准模型构建,通过平差计算,得到一组最优的校准数据作为光电经纬仪测量的基准.经试验验证,该方法有效提高了光电经纬仪测量精度和可靠性,同时校准结果可直接用于光电经纬仪数据处理软件,保证光电经纬仪测量处理的规范化.     

一种基于传感器的测量目标运动参数方法研究

光电经纬仪跟踪过程中,为高精度地跟踪目标,必须提高目标运动参数的测量精度.结合工程中遇到的实际问题,提出了采用单站、双站交会综合测量目标空间坐标的方法,利用三次样条插值方法拟合目标的运动轨迹,确定目标在各时间点的方位坐标和运动参数.经实验验证:在激光测距仪测距精度为0.2m、编码器测角精度为20″时,测速精度可以提高0.351 m/s.与传统方法相比,该方法具有数据利用率高、计算方法简单、实时性好等优点.     

目标运动特征的可视化仿真方法研究

跟踪虚拟目标是光电经纬仪性能测试的一种全新手段,虚拟目标的运动特征直接关系到测试的效果.针对光电经纬仪的测试需求,提出了一种虚拟目标运动特征的可视化仿真方法.基于科学计算可视化方法学,将目标的运动模型和光电经纬仪的测量模型相结合,得到了用于目标运动特征仿真的可视化设计模型.以目标的基本飞行参数和光电经纬仪的测试目的做约束条件.使用该模型可快速设计出运动特征符合要求的目标轨迹和姿态.结果表明,该方法是一种高效率的目标运动特征仿真手段.     

电子经纬仪测量大型圆柱构件同轴度转站新方法

为了提高电子经纬仪测量大型圆柱构件同轴度的精度,提出一种基于多公共点的测量转站方法,使得电子经纬仪可以在不严格调水平的状态下进行测量。该方法以捆集调整(bundle adjustment)为基础,采用基于模式搜索的Hooke-Jeeves算法求解非线性最优化问题,提高了转站测量精度。实验表明该方法与基于两公共点电子经纬仪严格调水平状态测量方法相比较,不仅提高了测量效率,最大偏差也由原来的±6 mm缩小到±3 mm。     

靶场光电经纬仪最优布站方法研究

为了完成某段落弹道的保精度测量,同时保证其中的关键特征点精度最高,提出了靶场光电经纬仪最优布站方法.该方法是在设备误差和飞行弹道基本确定的情况下,将光测系统平衡程度和弹道特征点测量精度作为约束条件的优化设计,从仰角约束和交会角约束计算两方面建立特征点测量的优化设计模型;定义系统平衡概念,引入系统平衡系数计算公式,建立系统平衡程度计算模型.将方法应用于工程实践得到了满足要求的所选的布站方案,经验证,所选方案与理论布站方案相差甚小,是一个优越的布站方案,既保证了关键点测量精度又充分发挥了光测系统的最大潜能.     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化

提出一种针对软时间窗下连锁便利店配送路径规划的带时间窗口的多染色体遗传算法。为解决单车场多车型带密集半软时间窗问题,讨论解决方案预防其陷入局部最优解。对于上述配送路径问题,提出多染色体改进遗传算法在减少车辆运输成本、惩罚成本的目标下进行最优路径求解,并为连锁便利店的路径规划案例提出车辆与路径选择的优化方案,最后将该算法与传统遗传算法进行实验对比分析。实验结果表明,本文算法在密集半软时间窗下,相比传统遗传算法明显减少了总配送成本,从而验证了本文算法的有效性。     

Crowding clustering genetic algorithm for multimodal function optimization

Interest in multimodal function optimization is expanding rapidly since real-world optimization problems often require location of multiple optima in a search space. In this paper, we propose a novel genetic algorithm which combines crowding and clustering for multimodal function optimization, and analyze convergence properties of the algorithm. The crowding clustering genetic algorithm employs standard crowding strategy to form multiple niches and clustering operation to eliminate genetic drift. Numerical experiments on standard test functions indicate that crowding clustering genetic algorithm is superior to both standard crowding and deterministic crowding in quantity, quality and precision of multi-optimum search. The proposed algorithm is applied to the practical optimal design of varied-line-spacing holographic grating and achieves satisfactory results.     

基于蚁群算法的雷达组网优化布站方法

蚁群算法作为一种新型启发式优化算法。具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，在求解多种组合优化问题中获得了广泛的应用。本文利用蚁群算法全局搜索、收敛速度快和避免局部极优的特性，结合雷达组网优化布站的问题给出了具体的算法思想，并通过计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

少量投影多准则CT图像重建的遗传算法研究

在投影数量极少的情况下实现CT图像重建,是一不完全问题,传统FBP、ART算法一般无法解决此类问题。通过附加先验约束,引入多重准则,将其转化为多目标约束下的最优化问题,然后应用遗传算法求得全局最优解。典型算例表明,在相同条件下其重建效果要优于传统算法。     

光电混合处理系统在机器人视觉目标识别中的应用研究

分析了光电混合处理系统应用于机器人视觉识别的可行性和研究意义,评述了光电 混合处理系统在光学模式识别和机器人视觉识别领域中的研究现状．提出将JTC系统在机器 人视觉识别中的应用划分为五个研究层次,分析综述了与各类研究层次相关的形态学JTC和 三维JTC的代表性算法及JTC硬件结构,以此作为机器人视觉识别光电混合处理系统的研究基 础．     

Modified genetic algorithms for manufacturing process planning in multiple parts manufacturing lines

Manufacturing process planning for multiple parts manufacturing is cast as a hard optimization problem for which a modified genetic algorithm is proposed in this paper. A cyclic crossover operation for an integer-based representation is implemented to ensure that recombination will not result in any violation of processing constraints. Unlike classical approaches, in which the mutation operator alone is used to foil the tendency towards premature convergence, a combination of a neighborhood search based mutation operator and a threshold operator were implemented. This combined approach was designed to; (a) improve the exploring potential and (b) increase population diversity of neighborhoods, in the genetic search process. Capabilities of a modified genetic algorithm method were tested through an application example of a multiple parts reconfigurable manufacturing line. Simulation results show that the proposed modified genetic algorithm method is more effective in generating manufacturing process plans when compared to; a simple genetic algorithm, and simulated annealing. A computational analysis indicates that improved, near optimal manufacturing process planning solutions for multiple parts manufacturing lines can be obtained by using a modified genetic algorithm method.     

求解工作量平衡多旅行商问题的改进遗传算法

针对工作量平衡的多旅行商问题,提出了一种融合杂草算法繁殖机制和局部优化变异算子的改进遗传算法（Reproductive mechanism and Local optimization mutation operator based Genetic Algorithm,RLGA）。该算法利用入侵杂草优化算法中以适应度为基准的繁殖机制来产生种群并进行遗传操作,以此来提高算法的搜索效率;同时提出一种混合局部优化算子作为变异算子来提高算法的局部搜索能力,从而提高收敛精度。实验结果表明,RLGA在求解工作量平衡的多旅行商问题时可以快速收敛到较优解,并且求解精度得到了很大的提高。     

一种带约束的多目标服务质量路由算法

多约束服务质量(QoS)路由是要求在多个约束条件下计算满足所有独立限制条件的可行路径．将这种NPC问题转化为一种带约束条件的多目标优化问题，根据多目标遗传算法的智能优化原理，提出一种多目标QoS路由算法来产生一组最优非劣路由．理论分析和实验结果表明，使用带约束的多目标遗传算法是解决多约束QoS路由的有效途径，能对提高网络性能起到重要作用．