基于ICSO的DGPS整周模糊度的求解方法

针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率.      

人造导引星自适应光学的倾斜决定问题

本文从Zernike多项式出发 ,推导了激光导引星自适应光学倾斜校正的非等晕性方差 ,以其方差 1rad2 为判据 ,导出了倾斜等晕角的表达式 ,得出了与Parenti和Sasiela推导的相同的结果     

车载伽玛能谱测量数据处理方法探讨

放射性测量过程中,受仪器本身和外界环境的影响,需要对仪器性能进行检查.介绍了GR-660车载伽玛能谱测量系统,对仪器的稳定性和重复性进行了实验分析.介绍了噪声调整后奇异值分解方法和自适应神经网络模糊系统分析方法,通过处理航空标准模型实测数据来对两种方法进行了比较分析,应用变异系数方法对区域铀含量进行了分析.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

全数字十二相稳压稳流微机控制系统

提出用于十二相可控整流器的８０９８单片机控制系统的电路原理和软件策略。包括自适应控制算法和触发相序计算在内的多种操作全部用软件实现．与通常的方法相比，此系统的成本更低，动态性能和静态性能更好。     

自适应Notch滤波器在相位估计中的应用

本文阐述了自适应Ｎｏｔｃｈ滤波器的基本原理，并应用于超短基线水声定位系统的相位估计中，采用了先进的信号处理器ＴＭＳ３２０１０及自适应ＬＭＳ算法，模拟试验结果证明，这种相位估计方法是可行的，经过若干改进后可付诸实用。     

GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用

介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。     

自适应馈线保护在胜利海上平台供电系统中的应用研究

介绍了自适应电流保护原理在胜利海上平台供电系统中的应用。应用该原理的电流保护克服了传统电流保护一成不变的定值、受系统运行方式和短路类型的影响较大等缺点，它充分发挥了微机的记忆、逻辑判断、数学运算等强大的功能，提供实时计算保护装设处到系统等效电源间的阻抗，通过不断监视负荷电流来自动整定过流保护，并引入了反时限特性，解决了实际存在的技术问题，使得保护装置灵敏可靠。     

水下智能潜器的神经网络运动控制

本文介绍一种基于神经网络的水下智能潜器的运动控制方法，该方法通过在线学习，融控制与滤波为一体。计算机仿真与水池实验验证表明，该方法的控制与滤波性能良好，对环境的学习与适应能力强。该方法事实上可用于一般动力系统的控制。     

扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。