基于粒子群算法的微带天线特征方程求解方法

粒子群算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.文中充分利用粒子群算法的全局收敛特性,并与参数跟踪策略相结合形成一种新的求解复超越方程算法.基于该算法对微带天线的特征方程进行了求解,求解结果与该问题的已有结论相吻合,说明该算法的有效性.     

企业风险管理的六大误区

一是过度依赖历史数据。风险管理模型都是从历史数据延伸出来的。但是最近20年,产品创新速度很快,仍然沿用历史数据和以此为基础的风险管理模型就不再具有指导意义。二是衡量尺度过窄。许多金融机构使用日数据跟踪风险,但这种每日评估的方法是建立在资产可以被快速出售的假设之上的,因此会低估企业所真正即将承受的风险。三是忽视已知的风险。辨识风险比较容易,但在决策时充分考虑所有的风险则比较难。通常容易被忽视的有四类风险：     

机器人控制中的变结构观测器

研究机器人控制中的非线性轨迹跟踪问题,从而为复杂系统提供变结构观测器的设计方法。在传统的勒贝格观测器增加一个开关参数,从而保证观测器的鲁棒性。为解决轨迹跟踪的问题,采用全信息状态下的控制律。可以证明,闭环系统是李雅普诺夫全局渐近稳定的。进行了3自由度的机器人上的控制仿真,实验结果表明观测向量和跟踪误差渐近收敛。     

通用AIS在VTS中的应用分析

介绍了AIS在VTS中的实验与应用、通用AIS的特性与工作模式,分析了UAIS与VTS系统融合应用的结构、多传感器融合原理、融合应用的效益以及面临的课题。     

基于小波神经网络的船舶导航雷达航迹相关外推方法

采用小波神经网络实现船舶导航雷达跟踪的航迹相关外推,本算法采和神经网络的并行处理方式,结合小波分解理论中局部Lipschitz指数信息,实现雷达的高精度在线相关跟踪滤波,仿真结果表明,该算法的计算量不随目标运动模型复杂性增加而增加,并且具朋在线处理精度高、实时检测误跟踪准确等特点。     

基于动态时间错位的多元批次轨迹同步化

动态时间错位（Dynamic time warping）是一种灵活的、定常的模式匹配方案,它是基于动态规划理论提出的,能使模式内的相似特征合理匹配,它已在语音识别领域得到了成功的应用。笔者闭动态时间错位（DTW）的理论运用于分析和处理间歇反应过程中批次轨迹不同步的问题。在间歇反应过程中,由于批次与批次之间受物理特性和约束的影响,批次轨迹常具有持续时间不同步的特点。如果要用统计的方法分析和比较两个批次轨迹的数据特征,必须使两个批次的持续时间长度保持一致。动态时间错位（DTW）理论可适时转换、扩张或压缩两个批次轨迹的局部模式特征,取得两轨迹之间的最短距离和最优同步路径使两批次轨迹实现同步化。     

单站纯方位定位性能指标分析

在定义了用于分析单站纯方位定位解算输出的滑窗统计计量的基础上,着重分析了单站纯方位定位所应达到的正确性、快速性和准确性等性能,建立了用于测试和评估纯方位定位过程的指标体系。     

对舰载跟踪雷达角精度的计算方法研究

本文详细分析了舰载跟踪雷达角跟踪精度的一般计算方法,该方法可供从事舰载跟踪雷达总体设计的人员参考。     

基于麦可纳姆轮动力学特征建模在模型预测控制中的应用

为了提高全向移动平台的控制精度,针对麦克纳姆轮4轮驱动移动机器人的动力学模型进行研究,从移动机器人原动力学方程出发建立特征模型,结合模型预测算法设计了基于动力学模型的轨迹跟踪控制器,该控制器把移动机器人的目标函数转化为一个求解带约束的二次规划问题。将基于特征建模的控制器和传统动力学建模的控制器进行性能对比,仿真结果证明,采用特征建模的轨迹跟踪控制器比传统动力学建模的控制器拥有更好的跟踪性能。