基于神经网络的组合导航系统状态估计

在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络。描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比。最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计。仿真结果证明了该法的有效性和实用性。     

PC机与多MCS-51单片机间的串行通信设计

主要讲解了IBM－PC机与MCS-51单片机多机系统的通信原理，给出了其硬件接口框架，并详细地分析了系统的多机通信软件设计。     

基于联合投标的多目标机器人围捕

针对多目标机器人围捕任务中的任务分配问题,提出了围捕机器人联合投标的拍卖方法,该方法考虑围捕机器人组合对任务的适应程度,机器人联合形成小组作为一个整体给任务投标,并针对组合过多,计算量大,通信量大的问题对该方法进行改进。最后在MuRoS仿真平台上对目标机器人为3个,围捕机器人为9个的情况进行了仿真实验,仿真结果显示联合投标用于任务分配是可行的。