延时控制差异并联算法与自适应加权融合算法

为提高延时控制系统现有决策算法的精度,提出了基于遗传算法的差异并联决策算法,利用遗传算法对各个延时电路的决策增量进行优化求解;为改善系统决策算法的鲁棒性,提出一种自适应加权融合算法,在对实测数据进行分析的基础上确定合理的权值分配策略。利用数值算例对精度、可靠度、鲁棒性和实时性的对比表明:与原有算法相比,所提两种算法具有更优的综合性能,其中自适应加权融合算法性能较为均衡,而差异并联算法具有较强的抑制异常测量值能力,适用于对鲁棒性要求较高的场合。     

空射近空间飞行器助推弹道规划方法

为研究空射近空间飞行器低弹道快速入轨弹道规划问题,将空射近空间飞行器助推弹道分为投放段、一级飞行段、无动力滑行段、二级飞行段。一级飞行段采用最大可用过载快速拉起; 二级飞行段纵向剖面采用基于分段多项式的参数化控制方法,二级飞行段横向剖面设计了基于三角函数的参数化能量管理; 形成了多段多约束参数化助推弹道规划模型,采用改进粒子群算法对该问题进行求解。仿真结果表明:规划弹道满足过载、控制及分离等各类约束条件; 该方法具有很高的求解精度和较快的求解速度,能获得满足不同交班需求的参考弹道。     

一种基于GPS原理的诱偏算法

提出了一种基于GPS导航原理的诱偏算法,通过利用区域映射原理,控制转发式干扰系统,诱偏GPS制导武器使其运行偏离设定的轨迹而至特定的区域,从而实现对特定目标的保护作用.通过仿真计算,显示进攻目标在干扰区域范围之内的航迹变化,从而对诱偏效果进行评估.     

基于FPGA的RS(255,239)编译码器

编码是一种具有较强纠错能力的多进制BCH编码,其既可纠正随机错误,又可纠正突发错误。RS编译码器广泛应用于通信和存储系统,为解决高速存储器中数据可靠性的问题,文中提出了RS编码的实现方法,并对编码进行了时序仿真。仿真结果表明,该译码器可实现良好的纠错功能。     

提高弹载雷达测速精度的方法研究

基于弹载雷达系统高精度目标信息测量的性能需求,本文提出对FFT频谱数据检测结果采用扩展比值插值算法进行处理,以减少目标速度信息测量误差。仿真试验验证了该方法对提高测量精度的有效性,该方法在实际应用中实现了高精度目标信息测量,从而为提高弹载雷达系统性能、实现对目标的精确跟踪提供有力技术基础。     

基于频率步进信号的旋转式合成孔径雷达成像方法

针对频率步进信号实现旋转式合成孔径雷达成像的难题,该文提出了脉冲间距离走动校正的旋转式合成孔径雷达成像方法。首先,推导了频率步进雷达旋转SAR 几何模型,然后提出了频率步进雷达脉冲间距离走动及其频域校正方法,接着采用-k 算法实现了场景的高分辨成像,最后对方位分辨性能进行了详细分析。计算机仿真结果验证了该方法的有效性以及高分辨性能。      

改进蚁群算法在空调冷冻水系统中的应用研究

针对空调冷冻水系统存在的时间滞后、多干扰等特点和传统PID控制器控制效果不佳等问题进行了控制策略的优化。将改进蚁群PID控制器应用于冷冻水系统中,并对蚁群算法在寻优时易出现的停滞现象进行改进。最后,通过Matlab软件进行仿真实验,表明了基于改进蚁群算法PID控制的冷冻水系统有效地改善了控制环节的惯性大、时间滞后等问题,提高了系统的准确性与稳定性。     

基于改进模糊算法和相对熵的遥感图像增强

针对传统的Pal-King算法阈值难以确定的缺点,利用改进的最大类间方差(OTSU)算法来自适应获取阈值,通过改进的模糊增强算法对遥感图像进行全局增强,然后以相对熵为判别标准,进行领域信息的自适应对比度增强。实验结果表明,该算法增强的结果在主观上能获得很好的视觉效果,客观指标中清晰度和标准差有了大幅度的提升。因此该算法能获得很好的视觉效果和更加明显的细节信息。     

基于级联随机共振与APSO算法相结合的信号检测方法

针对随机共振方法以系统的参数和噪声强度的匹配为研究背景的局限性,为解决级联双稳系统参数的合理选取的问题及克服自适应随机共振单参数优化的不足之处,提出了一种基于级联随机共振与自适应粒子群(APSO)算法相结合的方法。该方法以系统的输出信噪比为优化目标函数,采用自适应粒子群算法较强的全局搜索能力和粒子(待优化参数)的多样性,对级联双稳态随机共振的级联系统参数进行同步优化,使系统处于最佳随机共振工作状态。仿真结果表明,该方法可以提高输出信噪比及算法的收敛速度,实现良好的检测效果。     

基于非线性优化模型的数码相机标定算法

针对针孔线性模型的缺点,引入非线性因素（如相机的畸变等）,建立基于Tsai算法的非线性模型。这种模型需要先用线性模型求出一个较准确的参数,然后根据这些参数利用非线性模型进一步提高精度。模型检验中由于图像畸变一般在边缘较大,为了更好体现模型检验的可信性,选取图像边缘上的点做检验,并进行重投影误差计算。结果表明非线性模型的精度相对于线性模型精度有很大程度的提高。