OFDM系统中ICI自消除算法研究

OFDM系统对频率偏移极为敏感,频率偏移将导致子载波之间失去正交性,于是产生子载波干扰（ICI）,从而降低系统性能。通过对有效抑制ICI的方法—ICI自消除算法进行研究,分析了ICI自消除算法对OFDM系统的影响。在软件无线电（GNU Radio）平台上搭建该系统,并在实际环境中运行。研究结果表明：与传统OFDM系统相比,ICI自消除算法使OFDM系统的误码率得到改善。     

军事协同巡检路线优化策略

为提高大规模多机器人巡检系统的工作效率,提出了改进的协同蚁群优化算法。该算法为每个巡检机器人设定一个路线优化蚁群,采用共享禁忌表的方式实现不同蚁群之间的信息共享,不同蚁群中的人工蚁采用代价竞争机制进行巡检节点选择,完成路线协同优化。协同蚁群优化算法能够根据巡检节点的分布完成巡检区域的分割与路线优化,提高了巡检区域划分的合理性。仿真实验结果表明,与基于地图分割的优化算法相比,协同蚁群优化算法能够根据巡检任务对巡检区域进行均衡划分,提高了巡检机器人的利用率,减少了整体巡检量,巡检效率得到了显著提升。     

结合单元试验数据的指数型串联系统定时截尾试验可靠性评估方法

武器装备可靠性试验会产生单元试验数据和系统试验数据,在定型阶段目前通常的可靠性评估方法只是统计系统试验时间,并不考虑单元试验时间,单元故障数要么直接统计进最后的故障数据中（严苛但不严谨的方法）,要么舍弃（浪费信息的方法）。为科学利用单元试验数据,基于指数型串联系统可靠性模型,引入定时截尾试验方案下失效率的近似Fiducial概率密度,将单元可靠性试验产生的故障数和试验时间折合到系统可靠性意义下的等效故障数和试验时间。分析结果表明：利用单元试验数据可补充系统试验数据的不足,减少试验消耗,提高可靠性评估精度;定时截尾和定数截尾二者利用单元试验数据的公式是有差异的,在定时截尾下仍然套用定数截尾的单元数据折合公式是值得商榷的。     

基于免疫算法的装备维修人员调配方法

为提高维修人员维修工作安排合理性、时效性与人员作业量的均衡性,提出一种基于免疫算法的装备维 修人员调配方法。对装备大修过程中维修人员调配问题进行分析,利用矩阵寻址和均衡度评判,采用改进免疫算法 抗体的生成方式和评价标准,构建装备维修人员的调配优化方法,利用Matlab 编程计算调配结果,并通过Flexsim 软件仿真进行验证。仿真结果表明,该方法对装备维修效率的提高和人员作业量的均衡分配具有较好效果。     

基于改进型入侵野草算法的三轴磁传感器非正交误差校正

由于加工工艺和安装工艺的限制,三轴磁传感器必然存在非正交误差。为校正该误差以获取准确的三轴磁数据,建立了三轴磁传感器的非正交误差模型,并通过最小二乘法求解该模型。利用4种智能优化算法对上述最小二乘问题进行求解,并对入侵野草算法进行了改进。仿真与实验结果表明：基于改进型入侵野草算法的最小二乘误差校正方法对因三轴非正交导致的运动噪声抑制率分别为85.42%和86.50%,可以较好地对三轴磁传感器非正交误差进行校正。     

基于模拟退火算法的元器件布局优化设计

为了在设计中提前预估并优化元器件的力学环境,通常采用有限元仿真的方法。在对电路板进行有限元仿真的基础上,通过MATLAB编程实现了模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)在元器件布局优化上的应用。优化结果表明,该方法能够有效降低元器件管脚处的加速度及应力值,改善了电路板的力学环境,延长了电子设备的使用寿命,提高了整体的可靠性,具有实用价值和推广意义。     

碰撞检测中基于OBB层次结构的加速搜索方法

将场景图中的OBB包围盒以四叉树的形式划分,利用一种加速搜索方法实现有效的碰撞检测,并讨论了时间复杂度。该方法能够快速确定需要进行相交检测的对象,有效地避免所有给定结点与待测结点的相交检测,提高了碰撞检测的效率。     

一种新的混合优化粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局收敛性,又保证了较快的收敛速度。实验表明该方法具有精度高,抗噪声干扰能力强并且鲁棒性高的特点。     

基于Dijkstra算法的航空兵器自动生产线动态调度算法的研究

在航空兵器自动化生产线上,智能车运行轨迹的选择对于提高生产线效率十分重要。本文结合优化算法数学模型的分析,建立基于Dijkstra算法的自动寻路模型,利用MATLAB对最优结果进行求解。最后,就自动化物料加工过程中的复杂情形进行探讨。     

学习速率连续变化的BP神经网络算法

针对BP神经网络中的可变学习速率BP算法收敛慢、学习速率固定等问题,提出了一种改进的可变学习速率的BP算法。以连续2次迭代的均方误差变化量为变量的连续学习速率因子函数,通过引入调节学习速率参数使得学习速率因子尽可能连续变化,用于对BP算法的改进,从而加快收敛速度。仿真实验表明,改进的算法提高了网络的学习速度,且具有良好的收敛性。