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基于运动模型的高超声速飞行器跟踪性能分析_曾江辉

针对于临近空间高超声速飞行器的定位跟踪问题,探究了基于低轨双星系统对于目标的定位跟踪性能,建立了高超声速飞行器的弹道模型,基于STK和Matlab两种仿真软件,搭建了双星对于目标的定位跟踪观测场景。采用了经典的运动学模型进行目标定位跟踪,研究了基于CV、CA、CS模型的无迹卡尔曼跟踪算法,进行了三种跟踪算法的对比分析。仿真结果证明,CS和CA模型比CV模型更适用于高超声速飞行器的定位跟踪,同时指出了为了进一步提高目标的定位跟踪性能需要引入机动检测或多模型算法。

  • 2021-05-06
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基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法_包泽胜

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方（Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS）算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

  • 2021-05-06
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大数据技术在发电企业设备全寿命周期管理平台的应用

该平台是互联网+工业设备管理的产物，是信息化与工业化的深度融合，对于拥有高价值资产的发电企业来说，设备维护已不再局限于成本范畴，更成为获取利润的战略工具。作者结合自己多年的实践工作经验，就当前发电企业设备管理中存在的问题进行了研究和分析，通过大数据技术在发电企业设备全寿命周期管理平台的应用实施，希望给发电企业的设备管理工作提供借鉴。

  • 2021-05-06
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导弹作战行动网络流模型及动态规划算法_宋志华

为了能快速高效地求解导弹作战行动规划问题,深入研究了导弹作战行动规划问题的数学模型及其精确算法.首先根据问题的多阶段特性,建立了问题的抽象动态规划模型,提出了带禁忌列表的Bellman方程,满足了导弹作战行动规划中发射点不重复的战术要求约束并避免了经典动态规划求解方法的“后效性”；然后以此为基础,将导弹作战行动方案的求解映射为在网络流模型中求解最小费用最大流的问题,并为其设计了基于带禁忌列表Bellman方程的动态规划算法.在计算实例中,得到的最小费用增广链与最优火力打击行动方案对应,满足发射点不重复的约束.算法求解快速高效,可以为较大规模的多车多波次导弹火力打击行动规划问题的求解提供支持.

  • 2021-05-06
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基于BP神经网络代理模型的交互式遗传算法_朱苗苗

针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性；在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略；通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。

  • 2021-05-06
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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化（Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO）算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization,MFO）,并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

  • 2021-05-06
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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率；然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6（3）×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

  • 2021-05-06
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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