基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SNR=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

机车周转图编制的自适应遗传算法

建立了成对与不成对列车运行图的机车周转图的数学模型和相应的机车最优配置的遗传算法．用单段映射交叉和基于知识的变异方法以及交叉概率，变异概率随个体优劣程度自适应调整策略，提高了局部搜索能力以及收敛和优化性能．以某区段实际运行图为例，用本文方法使机车总消耗时间和需要的机车数分别减少约5．7％和7．7％；用文献中的实例数据计算，与原方法相比，减少了机车总消耗时间．     

基于遗传算法的切割路径优化

将遗传算法用于求解加工路径优化问题．针对加工路径优化目标，即零件加工轨迹应走过零件所有内外轮廓且路径最短，给出了非确定型的多项式数学模型，并根据优化目标将其简化为点与点之间的优化．用遗传算法对加工路径优化进行了遗传编码，并对75个零件排样进行了计算机仿真计算．仿真结果显示，最优值（37129mm）为初始值（43622mm）的85％，表明该算法可行。     

一种复杂诊断系统的多智能体协同求解算法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统.以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出了融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,分析了管理Agent,诊断Agent和决策Agent的基本职能.探讨了实时Agent的组织和演化机制,给出了并行推理过程中的冲突消解算法,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统.工程应用效果验证了该求解的可行性和有效性.     

求解高次方程的一个异步并行迭代算法

用高次方程正项分解方法，将求解实系数高次方程非零实数根的问题，转化成求解两单调上升凹函数在平面直角系第一象限内交点横坐标的等价问题；给出了基于共享存储多指令流多数据流(MIMD)并行计算模型求解任意实系数高次方程全部实数根的大范围收敛性异步并行迭代算法，并分析了算法计算的复杂程度。     

基于蚁群算法的多QoS约束的多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题.文中基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径的工作原理,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的.     

基于神经网络的传感器故障诊断仿真

针对现代工业大型复杂系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点，提出了一种用神经网络进行传感器故障诊断的方法．以凝汽式汽轮机调速系统中的转速传感器为例进行了传感器故障诊断研究，给出了仿真实现结果，并加以分析．仿真结果表明，所提出的利用神经网络进行传感器的故障诊断的方法具有可行性．     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

基于神经网络和遗传算法结合的桥梁结构损伤诊断

利用神经网络对有限元计算的样本数据建立起桥梁结构的损伤参数——损伤位置、损伤程度（输入）以及位移差——损伤结构与完好结构的位移差（输出）的全局性映射关系，以获得遗传算法求解桥梁结构损伤问题所需的目标函数值，从而识别桥梁的损伤参数．某连续梁桥算例表明，此方法可以在较少的有限元分析次数下获得较好的损伤诊断结果．