改进神经网络的港口物流量建模与估计研究

为解决传统港口物流量估计方法中存在的估计误差问题,利用改进神经网络建立物流量模型,并实现对物流量估计方法的优化设计。依照港口物流系统的运行原则和改进神经网络的训练原理,搭建相应的物流量估计模型。在该模型下,以采集的历史港口物流数据为基础,分析该港口物流量的变化规律,从而得出最终的物流量估计结果。通过与传统估计方法的对比发现,设计港口物流量估计方法的估计误差降低了约0.56%。     

面向自主靠泊的船舶航迹估计方法

针对无人船在靠泊过程中自身运动估计和周围环境重建的需求,提出一种基于水面区域去除的船舶航迹估计方法。分析船舶靠泊场景中水域图像的特征,提出水岸线检测方法,将该水岸线检测方法与视觉里程计(Visual Odometry,VO)方法相结合,提出一种泊位水域环境中的船舶航迹估计方法,采用实船试验进行验证。现场试验表明:该方法在自主靠泊场景中对船舶航迹进行估计是可行的,试验结果与真实数据(Real Time Kinematic,RTK)值对比表明:在忽略尺度的情况下,算法估计轨迹的精度可满足靠泊要求。     

基于互相关的时延估计方法及其精度分析

基于互相关分析的时延估计方法是无源定位领域中一种重要的时间延迟估计算法.给出基于互相关分析的时延估计方法的信号模型,研究时间延迟估计的数字信号处理算法,分析此方法F的时延估计精度最优下界.仿真结果表明,提出的方法能够检测序列的时延值.     

基于叠加训练序列的稀疏水声OFDM信道估计(英文)

针对稀疏多径的水声OFDM信道,提出了基于叠加训练序列的信道估计方法,能够提高带宽传输效率.在发送端的信息序列中叠加一个低功率的周期性训练序列,在不占用额外的信号带宽的情况下估计信道参数,未知的信息序列会对叠加训练序列的信道估计方法产生干扰,在本文中采用迭代方法提高估计性能.水声信道具有延时时间长,信道稀疏的特点,本文采用匹配跟踪的方法估计信道非零系数的位置,降低加性白噪声对信道估计的影响.仿真结果显示,本文的方法能达到很好的信道估计性能,同时能够降低OFDM的峰均比.     

互相关时延估计器的硬件设计与实现

基于互相关分析的时延估计方法是无源定位领域中一种重要的时间延迟估计算法。文章给出了基于互相关分析的时延估计方法的信号模型,研究了时间延迟估计的数字信号处理算法,在此基础上基于MSP430单片机、TMS320C54X系列DSP处理器及FPGA芯片实现了一种实时互相关时延估计器。水池试验结果表明了该时延估计器的有效性。     

大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计方法

为提升大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计的准确度,提出大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计方法.构建电力变压器剩余寿命估计模型,该模型共分为3层:第一层估计模型利用电力变压器基础信息,获取大型舰船电气设备中电力变压器健康指数.第二层估计模型利用电力变压器测试信息,获取大型舰船电气设备中电力变压器老化状态.通过...     

基于航迹信息的舰船目标姿态角鲁棒估计

针对基于高分辨距离像的舰船目标识别中姿态角估计精度的问题,提出一种计算舰船目标运动姿态角的鲁棒性估计方法。该方法首先建立了目标姿态角估计模型,然后有针对性的对航迹数据的野值进行剔除,最后采用M-估计方法对航迹数据进行拟合,从而计算出目标的姿态角。经大量实测数据的验证表明,该方法不易受野值的影响,鲁棒性好,能满足高精度、实时估计舰船目标姿态角的要求。     

基于复数无迹卡尔曼滤波的电力系统频率和谐波估计

针对噪声干扰条件下传统的扩展卡尔曼滤波方法在电力系统频率和谐波估计精度问题,本文提出了基于复数无迹卡尔曼滤波的频率和谐波估计方法.利用欧拉公式,对电力系统信号进行适当变换,获得电力系统信号复数状态空间模型,实现了系统信号频率和谐波估计.为了验证噪声干扰条件下本文方法参数估计有效性,通过在系统信号中增加不同信噪比噪声干扰,分别利用本文方法和通用扩展卡尔曼滤波方法对参数进行估计.结果表明,在噪声干扰条件下,本文方法的估计精度优于通用扩展卡尔曼滤波方法,这表明本文方法更适于强噪声干扰条件下的系统信号频率和谐波估计.     

现代统计学理论的船舶事故发生频率估计研究

随着航海业的蓬勃发展,船舶数目得到大幅度的增长,船舶安全问题成为影响航海业发展的重要因素之一。在以往的船舶事故发生频率估计研究中,对于航线因素考虑不够细致,导致估计结果失真情况时有发生。因此,使用现代统计学理论设计船舶事故发生频率估计方法。获取航线事故数据,对其进行清洗与处理,获取数据之间相互关联性。以GM(1.1)模型为蓝本,使用同质法对航线进行划分,将划分结果带入模型中得到基础事故率,同时构建修正系数函数,确保数据计算结果的可靠性。至此,现代统计学理论的船舶事故发生频率估计方法设计完成。通过实验对比可知,此方法的估计结果与实际事故数相似度较高,估计结果较为可信,在日后的研究中可使用此方法提高船舶事故发生频率的研究深度。     

一种宽带水声目标DOA估计方法

针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点.     

方位和多普勒频移联合的目标要素估计

提出一种利用目标方位信息和多普勒频移信息联合估计匀速直线运动目标要素的方法。该方法适用于观测站不机动情形下目标运动分析问题。将2种目标信息分别伪线性化,建立对应的伪线性模型,利用最小二乘方法构建2个伪线性滤波器,后融合的方法得到了目标要素估计的算法。与现有的基于方位和多普勒频移进行目标要素估计的方法相比,该方法有以下不同特点：1）2个线性估计器均是二维系统,可观测性增强;2）在多普勒频移估计器中,不需要估计线谱的原信号频率。数值仿真给出了不同观测误差下的算法性能,试验验证了方法的实际有效性。     

方位和多普勒频移联合的目标要素估计

提出一种利用目标方位信息和多普勒频移信息联合估计匀速直线运动目标要素的方法。该方法适用于观测站不机动情形下目标运动分析问题。将2种目标信息分别伪线性化,建立对应的伪线性模型,利用最小二乘方法构建2个伪线性滤波器,后融合的方法得到了目标要素估计的算法。与现有的基于方位和多普勒频移进行目标要素估计的方法相比,该方法有以下不同特点:1)2个线性估计器均是二维系统,可观测性增强;2)在多普勒频移估计器中,不需要估计线谱的原信号频率。数值仿真给出了不同观测误差下的算法性能,试验验证了方法的实际有效性。     

基于可观测性分析的单轴激光惯导初始对准方法研究

在单轴旋转激光惯导系统中，采用奇异值分解的方法对系统进行可观测性分析，得出在初始对准过程中方位失准角的可观测度相对水平失准角较低，估计速度较慢，影响整个系统的初始对准速度。针对这一问题采用水平失准角的稳态估计值去估计方位失准角的方法。仿真结果表明：该方法可以有效提高方位失准角的估计速度。     

低速区永磁同步电机无传感器控制技术综述

在永磁同步电机无速度传感器系统中,中、高速区的转速估计方法已经获得良好的控制性能,但这些估计方法在低速区并不适用,永磁同步电机低速区的转速估计在高性能永磁同步电机无传感器控制系统占有重要地位。本文综述了低速区永磁同步电机无传感器技术发展现状,并对各种方法将进行分析比较,最后,提出了永磁同步电机无传感器技术发展的趋势。     

基于时间序列分析算法的船舶磁场估计

传统遗传算法船舶磁场估计方法中会使估计值陷入局部最优,影响估计精度,因此设计一种基于时间序列分析算法的船舶磁场估计方法。首先建立舰船磁场模型,主要利用椭圆和偶极子来建立一个平面的混合模型,安排偶极子在其中的分布,得到任意测量点周围的磁场模型和实际测量磁场与椭圆模型周围磁场的关系,在计算过程中引入时间序列分析算法,得到加权指数滑动时间窗的描述,根据局部自协方差矩阵估算公式得到特征向量矩阵投影,结合目标函数,得到最优的估计解。通过仿真实验结果表明,设计的估计方法得到的拟合相似值高于传统方法,说明设计的方法估计结果更加精准。     

基于BP神经网络的舰船维修成本估计

舰船维修成本估计直接影响舰船企业的运营效益,针对当前舰船维修成本估计方法存在的一些局限性,以延长舰船寿命,提出基于BP神经网络的舰船维修成本估计方法。首先介绍当前舰船维修成本估计研究现状,找到当前各种舰船维修成本估计方法的不足,然后在此基础上依据舰船维修成本变化特点,引入BP神经网络建立舰船维修成本估计模型,最后通过Matalab2017平台实现了舰船维修成本估计仿真实验。相对当前其他的舰船维修成本估计方法,BP神经网络可以更好地跟踪舰船维修成本变化特点,不仅舰船维修成本估计精度高,而且舰船维修成本估计建模时间短,为解决复杂多变的舰船维修成本估计问题提供了一种新的方法。     

非线性船舶物流配送量估计的数学模型分析

针对当前非线性船舶物流配送量估计方法存在的精度低、耗时长等缺陷,为了获得更加理想的非线性船舶物流配送量估计结果,提出非线性船舶物流配送量估计的数学模型。首先分析当前非线性船舶物流配送量估计研究进展,指出各种非线性船舶物流配送量估计方法存在的不足;然后选择船舶物流配送量估计历史数据,引入数据挖掘技术分析非线性船舶物流配送量估计的变化特点,建立非线性船舶物流配送量估计数学模型,最后与其他方法进行了仿真实验。结果表明,数据挖掘的非线性船舶物流配送量估计精度超过了92%,而且建模的时间短,非线性船舶物流配送量估计效果要明显优于当前其它估计方法,具有更高的实际应用价值。     

基于声矢量传感器阵的相干源高分辨方位估计

声矢量传感器能同时共点获得声场中声压、振速信息及更多的信息量,具有很好的应用前景.研究了声矢量传感器阵方位估计的多重信号分类(MUSIC)算法,并在此基础上推导了基于空间前向平滑算法的声矢量传感器阵相干源方位估计的方法.采用该方法可以有效地对相干源进行方位估计,同时综合利用声压、振速信息可以实现信号源方位360°无模糊估计,计算机仿真表明该方法具有较好的方位估计性能.     

基于灰色模型的港口船舶通航能力估计

港口船舶通航能力估计具有十分重要的研究意义,由于港口船舶通航能力与多种因素直接或者间接相关,使得港口船舶通航能力不仅具有固定的变化趋势,同时具有随机的变化趋势。为了更好地描述港口船舶通航能力的变化趋势,本文提出基于灰色模型的港口船舶通航能力估计方法。对国内当前港口船舶通航能力研究现状进行分析,找到不同港口船舶通航能力估计方法的局限性。收集港口船舶通航能力的相关数据,采用灰色模型从相关数据中发现港口船舶通航能力变化特点,建立港口船舶通航能力估计模型,并引入神经网络对港口船舶通航能力估计误差进行修正。最后,进行了港口船舶通航能力估计性能的仿真测试。结果表明,本文方法可以准确拟合港口船舶通航能力变化趋势,港口船舶通航能力估计精度达到90%以上,在相同条件下,估计效果要优于当前经典港口船舶通航能力估计方法,具有十分广泛的应用前景。     

不同姿态表示方法下的姿态估计分析

在组合导航中,针对不同姿态表示方法构建的姿态估计算法在计算量和精度等方面存在性能差异较大等问题,分别对四元数无味估计器、基于修正罗德里格斯参数和高阶罗德里格斯参数所构成的姿态估计算法进行理论推导与性能比较分析。在数值实验中,比较了3种姿态估计算法在计算量和精度等方面的优劣性,结果表明四元数无味估计器精度最优,但计算量较大,而基于高阶罗德里格斯参数的姿态估计算法计算量最小,相对精度较高。