方差优化问题的复杂性：从生产线到计算机网络

在许多工程系统中,方差优化对保持性能稳定、提高系统服务质量具有重要的意义.方差优化问题也是组合优化中较困难的二阶离散优化问题.通过引入完成时间方差和等候时间方差这2个重要的子类问题,具体论述了此领域的研究现状与最新理论进展,讨论了方差优化的2个重要特例问题的复杂性,指出了其中一个特例问题属于P类问题,其所有最优解均具有对称螺旋结构,且此螺旋型的结构还存在于一大类任意阶的偏差问题.基于方差问题的特性,总结并拓展了其在实际工程领域、特别是计算机网络系统领域的新应用.     

望目特性稳健参数设计优化标准的构建

稳健设计是通过降低输入变量的变异效应来提高产品质量的一种成本有效方法,方均误差(Mean square error,MSE)作为望目特性的稳健设计优化标准对不可控因素造成的过程变异和产品质量波动未加以分析.基于此,通过分析MSE标准的合理性及不足并考虑过程方差的重要性,利用响应模型方法给出过程方差的稳健域,构建以MSE为目标函数,以过程方差、均值偏倚为约束的稳健参数设计优化模型.实例比较分析表明,所构建模型的过程能力接近六西格玛水平,而且过程方差在其约束内;最小化MSE虽然得到的过程能力较高,但是过程方差超出过程方差约束,所得到的解不能保证是稳健解,在实际应用中会产生无法预料的变异行为.过程方差约束能够有效地解决偏倚和方差之间的冲突,建立稳健的优化策略.     

一种结合矩阵相关系数的快速分形图像编码

分形编码是一种非常有潜力的压象压缩技术,但其算法过程耗时较长和计算复杂性过高,因此需要一种减少编码时间的方法.针对此问题,根据分形图像编码的特点,首先利用分形后定义域和值域之间的相关系数的大小来确定最佳的定义域块,提出了旨在降低编码复杂度和缩短编码时间的一种改进的快速分形编码算法.算法在编码搜索过程中,仅搜索符合条件的父块,从而减少搜索范围,降低编码时间.实验结果表明,算法与基本分形算法比较,在峰值信噪比和图像质量可以接受的情况下,使编码速度大大加快.     

校园网网络流量自相似性的测定

根据自相似性理论,网络流量自相似性的程度可由计算Hurst参数的大小来测定。本文通过在校园网主干路上进行网络数据包的采集,然后用方差时间方法和R／S方法计算所采集流量的Hurst参数值,以检测校园网网络流量的自相似性。通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在,并对如何运用Hurst值的变化来进行流量异常检测做了初步的 探讨。     

光电平台MEMS陀螺性能及滤波算法的Allan方差评价

光电稳定平台被广泛应用于火控、侦察、制导等武器系统中,具有提供重要的态势感知、监视、瞄准和搜跟能力。随着光电技术的发展,光电稳定平台变得更加精准和轻便小巧。MEMS陀螺具有体积小、重量轻、成本低、可靠性高、测量范围大的优点,使其已经成为小体积、低成本光电稳定平台的首选惯性传感器。但在光电稳定平台设计时,选用MEMS陀螺和陀螺滤波处理就成了首要的问题。本文首先介绍了基于Allan方差评价MEMS陀螺随机漂移误差的方法,描述了4种常用的陀螺滤波算法,然后基于Allan方差详细地分析了这几种滤波器的应用特性和滤波器参数对滤波性能的影响。可以看出,使用Allan方差可以很好地评估MEMS陀螺和滤波器性能,指导陀螺滤波器选型和滤波参数配置,该评估方法可有效地解决光电稳定平台设计阶段的陀螺选型和滤波器选型。     

基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别

风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。     

基于改进的 Sage-Husa 滤波 MEMS陀螺阵列降噪技术研究

为充分挖掘 MEMS 陀螺的性能,提高 MEMS 陀螺在实际应用中的精度,通过搭建四陀螺阵列结合改进的 Sage-Husa 滤 波算法对陀螺阵列的输出信号进行降噪,在不改变陀螺加工工艺和显著提高生产成本的条件下有效提高了 MEMS 陀螺仪的实 际性能。 通过分析 MEMS 陀螺仪的系统误差和随机误差,搭建误差模型,利用传统卡尔曼滤波、移动平均滤波、小波阈值去噪 和改进的 Sage-Husa 滤波算法对单个陀螺和陀螺仪阵列进行降噪处理,实验对比发现改进的 Sage-Husa 滤波算法和陀螺仪阵列 结合后能有效降低陀螺的输出噪声。 利用 Allan 方差分析陀螺仪阵列经过改进的 Sage-Husa 算法滤波后的随机误差,四陀螺阵 列角度随机游走从 0. 40°/ h降低到 0. 03°/ h ,零偏不稳定性从 71. 11°/ h 降低到 5. 83°/ h,有效提高了 MEMS 陀螺在实际应用 中的性能。     

测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法

目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。     

面向强周期振动干扰的涡街流量计系统研制

涡街流量计是流体振动型流量仪表,易受管道振动、流场扰动等影响,在小流量条件下测量误差较大,尤其在强振动干 扰下涡街信号被淹没,无法准确测量。 本文研制抗强周期振动干扰的涡街流量计系统,采用带有电压负反馈的差动式电荷放大 器,提高小流量信号的放大能力;提出基于频移策略的频率方差算法,减少强周期振动干扰的影响。 首先通过频移策略降低相 近频率的影响,然后根据流量信号与周期振动干扰的频带宽度不同,通过计算和比较频率方差,判定流量信号频率。 研制了涡 街流量计信号处理系统并实验,结果表明,研制的系统扩展了量程下限,且在强周期振动干扰条件下可以准确提取信号,精度提 升 1 个数量级。     

基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法

基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization) 算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。