免疫粒子群算法在夜航船舶避碰规划中的应用

受夜晚环境的影响,传统的船舶在航行过程中存在碰撞事故多发的问题,为此应用免疫粒子群算法对夜航船舶避碰规划方法进行优化设计。首先利用航行船舶上的AIS设备确定夜航船舶运动参数,并结合障碍船的位置划分夜航船舶会遇态势。设置夜航船舶安全会遇距离并计算夜航船舶碰撞危险概率。应用免疫粒子群算法更新船舶速度和位置,当两船之间的碰撞危险度达到危险区间,确定避碰时机以及幅度,进行夜航船舶避碰规划。实验结果表明,应用免疫粒子群算法,能够有效地降低碰撞事故发生率。     

轨道不平顺的评价检测及噪声处理方法

轨道质量指数(TQI)检测数据通常为非等时距,采集的数据如缺乏修正和分类去噪处理会极大影响最终的预测精度,目前关于此类研究较少,尤其是去噪方法研究.结合T QI轨道质量指标,在对动静态检测方法进行比较的基础上,选取京广下行线开行轨检列车进行轨道不平顺动态检测.针对收集到的轨道病害检测数据,提出不良数据筛选原则及修正方法,引入卡尔曼(Kalman)滤波法对数据进行去噪,并在京广下行线验证去噪处理效果.结果表明:Kalman滤波效果较好,实时性强,能够有效去除高斯噪声及非高斯噪声,以Kalman滤波去噪为导向的线路精调后所得T QI指标优于未采用该方法的线路指标.最后,针对京广线检测到的轨道病害提出可行整修措施,为现场线路维护工作提供理论指导与依据.     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。     

基于m-最优的交互粒子PHD多目标跟踪算法研究

针对传统多模型交互粒子PHD滤波算法,聚类估计方法中提取峰值误差较大、求解运算时间较长,估计精度不高等缺点,提出了基于m-最优的交互粒子PHD算法,通过删减各时刻低似然值,保留m个最优值用于量测的更新,形成最优粒子,最终所形成的用于目标状态估计的聚类.     

基于H_∞的INS/GPS组合导航系统初始对准研究

卡尔曼滤波需要系统的数学模型准确且噪声的统计特性为已知的白噪声,为了克服这一弱点,针对位置/速度模式的INS/GPS组合导航系统,确定其动基座下初始对准H∞滤波方案,并进行计算机仿真,与传统卡尔曼滤波比较。结果表明,H∞滤波算法对水平失准角估计速度快、精度较高,鲁棒性强,较卡尔曼滤波好,对水平失调角有较好的估计效果,满足初始对准的基本要求。     

浅层地震反射波法在铁路工程勘察中的应用

基于浅层地震反射波法在工程物探中具有高分辨率的特性，从地震反射波法资料处理出发，阐释K-F滤波、反褶积、偏移成像等关键步骤、方法和原理。经在实际铁路工程断层勘探中的应用，细化关键处理步骤，对比处理效果，最终准确探明断层具体位置。     

基于OpenCV的AEB系统车辆检测和预警研究

为降低汽车换道时碰撞事故发生概率,提出基于OpenO_4CV的AEB系统车辆检测和预警算法。首先利用Haar-like+Adaboost实现前方车辆的识别与检测,并结合粒子滤波原理建立车辆跟踪模型。然后基于单目视觉模型对前方车辆距离进行测量,根据障碍物与车辆的安全距离估测碰撞时间。最后,基于AEB系统进行车辆防撞预警测试,测试仿真结果表明,在不干扰驾驶员正常驾驶的前提下,即碰时间的TTC算法性能最佳,有效提升了前方车辆检测预警精确率。     

基于OIPSO算法的环境最优动力定位控制器设计

环境最优动力定位控制是一种以能量消耗最少为目标的动力定位控制方法,在不需要任何环境传感器的情况下,使其保持在设定区域且消耗能量最少,节约燃料、减少有害气体的排放。首先,提出一种带有目标性初始化粒子群的改进粒子群优化算法(OIPSO),通过引入混沌算子,利用信息熵进行评估对初始化粒子种群进行调整以提高粒子群算法全局搜索能力和收敛速度,具有大范围全局寻优能力。其次,研究设计环境最优艏向控制器控制律,该控制律能满足欠驱动船舶动力定位的控制需求。最后以Cyber Ship Ⅱ动力定位模型船为对象进行仿真验证。结果表明,所提出的寻优算法和改进控制律达到了设计的目的。     

基于改进型粒子群算法的舰船消磁电流调整方法研究

消磁电流的调整直接影响舰船消磁系统的控制精度,为了有效补偿舰船空间磁场峰值,本文引入一种改进型粒子群算法进行消磁绕组安匝数求解,该算法在基本粒子群算法的基础上,通过最小二乘法约束粒子的初始位置和速度,具备收敛速度快、优化结果稳定等优点。     

单通道混合信号粒子滤波盲分离算法的快速实现

粒子滤波可以处理非线性非高斯问题,可以应用于混合信号的盲分离中,是一种有效的盲分离算法。但是粒子滤波算法存在一个很大的缺陷,其复杂度太大,为了减少粒子滤波运算时间、提高运算效率,通过对粒子滤波实现过程中的符号向量进行前置扩维,从而改进了粒子滤波实现方法。仿真结果表明：改进后的算法在运算速度上相比之前有了比较明显的提升。