基于局部规划的三维航迹规划方法

研究飞行器航迹是选择最优航线问题,针对三维航迹规划中搜索空间大、计算时间长的问题,为缩短搜索时间,获得最优航迹,提出了一种基于A<'*>算法并结合局部规划的三维航迹规划方法.方法首先对A<'*>算法中的当前待扩展节点在局部规划空间中确定几个最有希望的扩展节点,再将其与A<'*>算法相结合,最后对局部规划算法过程中的不足,通过地形标记和加入树搜索深度惩罚做出改进,有效地减小了搜索空间,缩短了搜索时间,并在搜索过程中充分利用地形信息,使算法生成的航迹能够避开大的地形障碍,而且能够充分利用有利的地形.在实际地形数据中进行的实验表明方法能快速、有效地规划出理想优化的航迹.     

汽车电动转向系统反向助力控制策略仿真

研究汽车转向系统优化控制问题,针对目前常用的正向助力控制策略不能有效控制电动转向进,汽车受侧向力干扰后操纵稳定性差,为提高EPS的抗侧向干扰性能,建立了侧向风作用下的整车转向动力学模型,分析了在侧向风干扰下EPS正向助力控制不足,提出了EPS反向助力控制策略,设计了反向助力特性,在Simulink中建立了EPS反向助力控制模型,进行了侧向风速为60km/h时三种车速工况下的EPS反向助力仿真.结果表明,在较大的侧向风干扰时,可抑制由正向助力引起的转向轮过度偏转,改善了EPS抗侧向干扰性能和整车横向稳定性,为进一步完善EPS控制策略设计提供了技术支持.     

基于多信号分类法SAR动目标检测研究

在运动目标检测问题的研究中,动目标的图像会因为存在径向速度而产生方位偏移,造成图像偏离真实位置.为了解决不同径向速度的运动目标在SAR图像中的成像偏移位置可能位于同一分辨单元而难以检测的难点,提出一种基于MU-SIC(多信号分类)算法的双通道SAR动目标检测新方法.方法采用高分辨率MUSIC谱估计算法代替传统傅里叶变换进行运动目标的检测及运动参数的估计,通过对动目标重新聚焦得到其偏移矫正后的图像,完成运动目标的定位.仿真结果表明,方法改善了成像偏移位置在多个动目标的检测能力,提高了参数估计的精确度.     

带有禁忌规则的改进蚂蚁算法

提出了一种带有禁忌规则的改进蚂蚁算法,改进的算法在每次迭代后,通过对信息素值的判断,来禁止信息素浓度过高的路径被"人工蚂蚁"过多访问,以此加大蚂蚁搜索领域的能力从而减少算法过早收敛于非最优解的现象,在此基础上,算法结合了当前被证实为最有效解决TSP问题的蚂蚁系统和最大最小蚂蚁算法的部分规则,对算法做出进一步改进.改进的...     

单线圈光电式振弦传感器测频系统的设计

在对振弦传感器的特性和工程应用进行研究的基础上,创新的设计了一种单线圈光电式振弦传感器,同时给出了相应的激振、拾振和测频系统的设计。振弦传感器采用单线圈电磁激振方式,应用光电管结合MCU进行振动信号反馈,不但简化了硬件电路,而且解除了激振和拾振中电磁干扰问题,提高了测量的精度和稳定性。激振中采用的扫频技术也使振弦的起振更加稳定可靠。     

用于UAV视觉导航的跑道检测与跟踪

跑道检测与跟踪是UAV视觉导航研究的重点内容.针对UAV着陆过程中跑道变化情况,提出一种新的方法,利用单目视觉信息,基于距离跑道的远近不同采用不同的策略实现跑道检测与跟踪,帮助UAV自主降落在安全区域.当距离较远时,利用地平线检测和模板匹配的方法对跑道进行定位;结合模板更新策略实现跑道跟踪;当距离较近时,在融合远距离跑道方位信息的基础上利用改进型Canny算子和Hough变换对跑道边缘进行更精确的描述.实验结果表明,利用该方法可以有效地对跑道进行检测和跟踪,并且具有较快的处理速度.     

电子白板和配套软件的功能改进

介绍黑板这种传统授课工具不断演变的过程,重点介绍高科技＂黑板＂——电子白板的基本原理和主要功能,结合电子白板的定位技术,讨论目前市场上白板配套软件存在的不足,并给出参考解决方案。     

基于词内部模式的新词识别

提出一种基于词内部模式的新词识别算法,该算法在重复串查找的基础上,结合词内部模式的特征提出改进位置成词概率和首尾单字成词概率的加权,依次判断互信息、邻接类别等统计量,对新词进行识别。通过不同的实验对比发现,该算法在一定程度上能有效提取新词。     

基于模式推荐的个性化搜索引擎研究

随着互联网的飞速发展和目前传统搜索引擎存在的各种弊端,个性化搜索引擎的出现成为了一个必然;同时随着信息过载问题的出现,个性化推荐系统也已成为了不少领域关注的热点。本文将个性化推荐系统与个性化搜索引擎相结合,将推荐模式引入个性化搜索引擎中,研究并设计一个基于模式推荐的个性化搜索引擎。     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。