基于EKF的水下LD通信精对准控制算法

高速激光通信中接收机与光斑中心很难处于精对准状态,导致水下光通信链路难以稳定建立.首先采用蒙特卡洛仿真统计法分析激光光子在海水中传输的接收光强分布规律,再通过实验对接收端的光斑图像进行采样分析,利用曲线拟合得到接收器位置与接收光强的关系.仿真与实验结果表明:光束经过25 m的水下传输,接收光强分布仍近似为高斯分布.采用非线性估计算法(扩展卡尔曼滤波)与基本状态控制反馈理论,根据接收光强度估计接收器当前位置与最大光强处的距离,通过反馈算法实现接收端与光斑中心的主动跟踪对准.算法仿真结果显示,接收端对准误差在2 mm以下,稳定后接收效率超过98%.     

集成逆超短基线的自主式水下航行器集群协同定位方法

构建了集成逆超短基线的自主式水下航行器(AUV)协同定位因子图,提出了两种从AUV协同定位方法,即基于扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位方法和基于粒子置信度传播(BP)协同定位方法,并修正了主AUV定位误差的影响。其中,基于EKF的从AUV协同定位方法利用主AUV的定位信息,重构了从AUV的状态向量实现协同定位;而基于粒子BP的从AUV协同定位方法构建了测量粒子实现协同定位。所提出的方法能够解决传统方法实时性较差的问题,且仅需单程声学定位信号传输测量即可实现从AUV的定位。仿真结果表明,两种协同定位方法适用于不同定位能力的从AUV,均能实现较高精度的协同定位。相比于航位推算方法,两种从AUV协同定位方法的定位误差均减小80%以上,且有效抑制了定位误差累积问题。此外,在水声信道较高丢包率的情况下,所提出的协同定位方法能稳定工作,且定位性能没有明显受到影响。     

基于hp自适应伪谱法的组合动运载器发射窗口拓展能力分析

传统运载火箭具有弹道横向调节能力有限、发射窗口固定等缺陷。针对这一问题,提出了一种水平起飞/着陆的组合动力运载器方案,其巡航段的横向机动能力可极大地拓宽发射窗口宽度。首先推导了组合动力运载器的数学模型,建立发射窗口宽度与运载器横向机动范围之间的映射关系。考虑到飞行环境的复杂性,动力系统性能与飞行状态密切耦合,采用hp自适应伪谱法对运载器飞行轨迹进行优化。该算法自动确定新增节点的数量和位置,并用增加多项式阶次的方法代替节点增加,避免了不必要的网格细化,构成的非线性规划问题规模更小,初值更易选择,求解速度更快。最后进行了数学仿真研究,验证了优化算法的有效性和对发射窗口的拓展能力。     

阿尔茨海默病诊断的自适应BP神经网络模型

阿尔茨海默病(AD)和轻度认知功能损伤(MCI)具有患者多、诊断难的特点,改进BP神经网络,提出自适应BP神经网络(ABP)进行100次AD和MCI诊断模拟,ABP神经网络的诊断正确率显著高于BP和RBF神经网络.采用留一法将101例正常人、200例MCI和90例AD患者的样本分为训练集和检测集,用ABP神经网络对其进行诊断模拟,总正确率达到73.91%.     

近红外光谱结合化学计量学评价胚胎发育潜能

使用近红外光谱分析方法测量培养后的胚胎培养液,结合偏最小二乘判别分析对胚胎发育潜能进行评价,鉴别具有妊娠能力与不具妊娠能力的胚胎。为了提高模型的判别能力,消除无信息变量对模型稳定性影响,分别采用基于蒙特卡罗的无信息变量消除法(MC-UVE)、竞争性自适应加权抽样法(CARS)与基于变量稳定性的竞争性自适应加权抽样法(SCARS),对光谱进行波长选择。结果表明,与采用全谱74%的正判率相比较,采用这3种波长选择方法,模型独立检验集的正判率分别提高至74.24%,77.12%与80.10%,建模使用变量数降至50以内。比较发现,SCARS的模型优化能力和稳定性均好于MC-UVE和CARS方法。采用近红外光谱结合化学计量学方法预测胚胎的发育潜能是可行的。     

软机器人的运动行为研究进展

软机器人的出现不仅弥补了传统机器人的缺点,并逐渐成为机器人领域的热点和前沿之一,近年来该领域研究进展十分迅速。本文总结了典型软机器人的运动行为的研究进展,介绍了软机器人按材质类型的分类(包括液晶软机器人、生物分子软机器人、PDMS软机器人、液体软机器人和自振荡凝胶软机器人)及其功能和潜在应用,讨论了当前不同类别软机器人运动的特点和存在的问题,在此基础上展望了软机器人领域面临的机遇、挑战和未来发展方向。     

基于人血浆荧光光谱与CARS-PLS-LDA的结直肠癌早期检测

该文利用竞争性自适应加权算法（CARS）筛选重要的人血浆荧光光谱变量,并结合偏最小二乘法判别分析（PLS－LDA）建立了结直肠癌患者与非癌患者的分类模型,同时与全波长模型和基于平行因子分析（PARAFAC）建立的模型进行比较。从模型评价指标看,CARS－PLS－LDA的性能显著优于全波长模型和基于PARAFAC的模型。高波未稀释组和低波稀释组的荧光光谱结合CARS－PLS－LDA分类模型的AUC（Area under curve）值均高于0.9,可有效地识别结直肠癌患者。结果表明,CARS变量筛选能够明显改善结直肠癌分类模型的性能,有助于后续癌症临床诊断工具的开发与研究。     

一种基于目标梯度特征和轨迹预测的复杂云背景目标检测算法

对于复杂云层背景下的红外弱小目标检测跟踪一直是图像处理的研究热点。受复杂云层和强光等因素的干扰,目标很容易淹没在背景中。针对传统方法无法兼顾较高的目标检测概率和较低的目标检测虚警率的问题,提出了一种目标检测跟踪方法。通过梯度预滤波的方法获取初始目标,二次比对的方法获取真实目标;通过目标航迹建立与删除的方法降低虚警率;通过抗云层遮挡卡尔曼滤波跟踪的方法提升目标检测能力。实验结果表明,该技术不仅很好地抑制了复杂云层背景和强光干扰背景,而且通过目标建航和抗遮挡跟踪等方法极大提升了目标检测概率,降低了虚警率。     

基于自适应模糊控制的节能装置研究

针对凹版印刷干燥设备,设计节能装置,该装置利用压缩机换热原理,对余热进行再循环利用。设计自适应模糊PID节能控制系统,完成对压缩机,调功器,变频器的实时控制。利用组态软件完成系统界面设计,人机交互简洁,操作方便。控制算法采用自适应模糊PID控制,依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,通过在线计算得到最佳控制器参数,抑制不确定性对系统的影响。将节能装置应用到凹版印刷机,实验数据显示,系统耗能减少,效率得到提高,达到节能目的,证明了节能系统的有效性,具有较强的应用价值。     

基于一组卡尔曼滤波器信息融合的故障诊断

为了能及时准确地诊断发动机的传感器和执行机构故障,文章提出了基于一组卡尔曼滤波器信息融合的方法进行故障诊断;首先根据传感器特性设计了一组滤波器用于传感器故障诊断、隔离,每个滤波器针对一个传感器进行设计;其次根据执行机构故障特性设计了一组卡尔曼滤波器进行执行机构偏差估计,从而对执行机构进行故障诊断、隔离;接着给出了传感器、执行机构信息融合的诊断方案;最后分别给传感器、执行机构添加故障进行方案验证,仿真结果得出在传感器或者执行机构任意部件出故障的情况下,该融合方法可以有效地诊断并隔离出有故障的传感器或者执行机构。