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针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。 相似文献
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为了解决传统多目标元素跟踪系统中,由于受到通信信号的干扰导致的跟踪误差大的问题,从硬件和软件2个方面,设计舰船通信网络模糊信息多目标元素优化跟踪系统。在硬件方面主要改装跟踪器和控制器,在硬件设备支持的基础上,通过设计系统的软件功能。首先搭建多目标元素的运动模型,在舰船通信网络中收集模糊信息,并以此作为判断多目标实时状态的基础。最后通过多个跟踪点数据的关联,实现多目标元素优化跟踪与维持。通过与传统系统的测试对比得出结论,设计的多目标元素优化跟踪系统的平均跟踪误差降低了52%,且在通信网络干扰的情况下可以保证跟踪精度的稳定,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
现有的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法,存在着调控跨度较大的缺陷,为此提出舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法。采用GCC编译舰船移动网络大数据中间表示,以此为基础,经过迭代计算完成网络大数据的切片,并得到大数据切片流概率,以切片流概率为依据,构建贝叶斯网络-概率模型,稳定调控大数据切片流概率,实现了舰船移动网络大数据切片流概率的稳定调控。实验结果表明,与现有的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法相比,提出的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法极大地降低了调控跨度,充分说明提出的舰船移动网络大数据切片流概率稳定调控方法具备更好的调控效果。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
针对传统舰船路径跟踪误差估计方法存在误差估计性能较差的问题,设计一种机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法,对舰船路径跟踪时的运动方向进行简化。根据其扰动状态对舰船路径跟踪实施扰动分析,获取舰船路径跟踪时的旋转角度与角速度。设舰船在初始跟踪位置开始跟踪目标船,通过轨迹跟踪获取目标船的参考运动轨迹,利用饱和输入约束获取舰船路径跟踪目标轨迹的控制参数,并将其作为目标船参考运动轨迹的决定优化变量,获取参考运动轨迹,利用机器学习算法对舰船路径跟踪误差进行估计。为了证明机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法的误差估计性能较好,将传统方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的误差估计性能优于传统方法。 相似文献
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[目的]无人艇(USV)进行目标跟踪时,采用相对固定跟踪点位(RFTP)策略得到的参考轨迹含有拐点,导致跟踪不稳定,针对该问题提出相对时变跟踪点位(RTTP)策略以提高跟踪的稳定性。[方法]首先,使用一阶滞后滤波对目标艇艏向变化量进行处理;然后,根据滤波后的数据设计时变跟踪点位,将目标跟踪问题转化为轨迹跟踪问题,并得到参考轨迹;最后,使用模型预测控制(MPC)方法实现对目标艇的跟踪。[结果]仿真结果表明,USV在RTTP策略下的跟踪效果更稳定,跟踪距离均方根差(RMSE)下降了28.06%,能耗降低了5.93%,且控制量更加平稳。[结论]相比传统的RFTP策略,采用RTTP策略可有效提高USV目标跟踪的稳定性,为USV的目标跟踪提供了新策略。 相似文献
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不能准确估量舰船短波通信的线路探测频率,是现有技术手段面临的主要问题。为解决上述问题,设计一种高速变螺距舰船短波通信线路优化布置数学模型。通过实时频率预测、输入、输出变量控制2个步骤,完成舰船短波通信频率选择。在此基础上,通过通信容错量确定、传输时延确定、通信布置数据分类3个步骤,完成新型舰船通信线路优化布置数学模型的搭建。模拟对比实验结果表明,应用高速变螺距舰船短波通信线路优化布置数学模型后,线路探测频率估量值的准确率得到一定程度的提升。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
舰船红外图像目标实时跟踪具有重要的研究意义,针对当前舰船红外图像目标实时跟踪算法存在的易丢失跟踪目标、目标跟踪精度低、计算时间少等缺陷,为了改善舰船红外图像目标实时跟踪效果,设计了基于大数据的舰船红外图像目标实时跟踪方法。首先分析了目前一些经典舰船红外图像目标实时跟踪方法的缺陷,找到引起它们不足的原因,然后提取舰船红外图像目标跟踪特征,并采用大数据分析技术根据特征实现舰船红外图像目标实时跟踪,最后对舰船红外图像目标跟踪误差和实时性进行实例分析,结果表明,本文方法的舰船红外图像目标跟踪精度高,跟踪误差处于实际应用要求的最小区间内,且舰船红外图像目标跟踪计算时间短,可以对目标进行实时有效的跟踪,获得比其它方法更优的舰船红外图像目标实时跟踪结果。 相似文献
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为科学选择舰船建造工艺参数,缩短建造时间,提升建造稳定性,降低建造过程中的能源消耗,构建舰船建造工艺参数优化的数学模型.以舰船建造切削过程的切削时间、切削稳定性与切削能耗为优化目标,切削功率、工件表面粗糙度与切削力等为约束条件,建立工艺参数优化的数学模型;利用自适应网格的多目标粒子群算法求解数学模型,获取最佳工艺参数优... 相似文献
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轨迹规划是保证舰船安全航行的关键技术,针对当前舰船轨迹规划算法存在规划精度低、速度慢等不足,为了获得更优的舰船轨迹规划方案,设计了基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法。首先分析了当前舰船轨迹规划的研究现状,并构建了舰船轨迹规划的数学模型,然后采用人工智能技术对舰船轨迹规划的数学模型进行求解,搜索到最优的舰船轨迹规划方案,最后采用具体仿真模拟实验验证舰船轨迹规划算法的性能。结果表明,人工智能技术的舰船轨迹规划精度高,舰船轨迹规划速度快,获得了比其他算法更优的舰船轨迹规划方案,可以应用于实际舰船安全航行管理中。 相似文献
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电力网络重构对于舰船电力系统十分关键,针对传统遗传算法的电力网络重构效率低,稳定性差等缺陷,设计了基于多智能体遗传算法的舰船电力网络重构方法。首先分析当前舰船电力网络重构的研究现状,并采用供电负荷最大化作为目标函数,建立舰船电力网络重构的数学模型,然后引入多智能体遗传算法对舰船电力网络重构的数学模型进行求解,最后进行舰船电力网络重构仿真测试。结果表明,本文方法的舰船电力网络重构问题求解时间短,可以快速找到最优舰船电力网络重构方案,而且找到最优舰船电力网络重构方案的成功率要高于其他方法,具有一定的实用性。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
轨迹建模对舰船航行安全具有重要的意义,为了解决当前的舰船航行轨迹建模准确性低,以及建模时间长的难题,以获得更加理想的舰船航行轨迹建模结果为目标,设计了基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模方法。首先对舰船航行轨迹建模原理进行分析,建立舰船航行轨迹建模的数学模型,然后引入统计数学理论中的机器学习算法——BP神经网络对舰船航行轨迹进行建模,最后采用具体舰船航行轨迹数据进行了性能验证性测试。结果表明,相对于当前经典舰船航行轨迹建模方法,本文方法的舰船航行轨迹建模效果更优,获得了高精度的舰船航行轨迹建模结果,缩短了舰船航行轨迹建模时间,是一种高精度、高效率的舰船航行轨迹建模方法,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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针对多自主式水下航行器轨迹跟踪控制中的不确定性问题,研究多自主式水下航行器轨迹精准跟踪控制方法。构建基于灰色预测的轨迹精准跟踪控制模型,利用灰色预测模型预测航行器航向角,构建一元多项式回归模型,拟合航行器初始航向角同预测航向角间的残差,优化灰色预测模型,提升航行器航向角预测精度。将航向角预测结果代入PID控制器内,通过计算航向角控制率确定位置误差、速度误差与加速度误差,通过控制上述误差实现航行器轨迹准确跟踪控制。实验结果显示该方法可在航行器不同运动特性下准确跟踪轨迹,并具有较好的控制效果。 相似文献