搜索结果: 1-15 共查到“系统工程 算法”相关记录163条 . 查询时间(0.539 秒)
针对滑动变阻器调零误差较大、不易用线性数值方法求解，提出了一种用于弹载测试仪的基于BFGS算法的自动调零方法。求解过程可以避开采用牛顿迭代法海森矩阵非正定的缺陷，保证较快的收敛速度，便于DSP快速的求解。DSP控制数字电位器精确调零，还可以消除长时间工作状态下由传感器温漂产生的缓慢累进系统误差。经过冲击实验、实弹模拟实验和数值分析，验证了此方法的可靠性。
基于复合相似度的订单分批启发式种子算法
订单分批 交货期 启发式种子算法 配送中心
2022/3/15
针对基于客户服务质量的配送中心的订单分批优化问题，建立了以拣选时间和订单延迟时间总和最小为目标的订单分批优化模型，综合考虑订单品项相似度和交货期相似度，提出了一种订单复合相似度度量方法，并设计出基于复合相似度的订单分批启发式种子算法，在传统启发式种子算法的基础上增加了对客户服务水平的考虑。仿真实验表明，模型和方法能明显缩短订单拣选时间和延迟时间总和，在保证订单拣选效率的同时，也能明显提高客户服务水...
基于辨识算法的电荷放大器动态特性补偿
冲击信号采集 电荷放大器 系统辨识 动态特性补偿
2020/9/7
用于采集冲击振动信号的传感器输出具有上升时间短，峰值高的特点，一般模拟电路的动态特性难以满足瞬态测试要求，且依据电路理论所计算的传递函数以及分析传递函数所做出的动态特性补偿也只是停留在理论可行的层面，实际效果差强人意。针对以上问题，提出了将系统辨识理论以及反滤波技术应用于模拟电路的方法。该方法将系统辨识运用到放大电路，可以较为准确的得到电路的传递函数，通过此传递函数可以有效提高电路的动态性能。通过...
提出一种用于求解最优完备测试集的改进二进制粒子群遗传算法的优化方法，基于故障-测试相关性矩阵建立测试选择的优化模型，以遗传算法为基本框架，用二进制粒子群的进化代替遗传选择的代间复制，遗传交叉前加入有效性判断，并且提出“基因系数”的概念来定量衡量基因的多样性，动态调节变异概率，在维持个体多样性的条件下提高搜索效率。大量实例实验表明：该方法能以较大概率收敛于全局最优解，验证了该方法能有效地解决测试优选...
两级自适应谱线增强算法在弱信号检测中的性能分析
自适应谱线增强 自适应滤波 信号检测 功率谱密度
2019/11/27
提出了基于两级自适应滤波的谱线增强算法，一方面设计了串联两级自适应滤波，更好地达到滤除噪声信号、恢复有用信号，更加准确地检测出信号；另一方面改进了自适应滤波器权系数更新公式，减小自适应时间，提高收敛速度。仿真分析对比两种算法，并针对强噪声背景下的潜艇信号弱的问题,分析了3种检测方法，通过比较信号的功率谱特性，改进的自适应谱线增强算法可以更好地抑制噪声，提高信噪比，有利于潜艇弱信号检测。
GNSS/INS高精度反向平滑滤波算法在移动测图中的应用
移动测图 GNSS/INS组合导航 高精度定位测姿 反向平滑
2019/11/27
针对目前城市复杂遮挡环境下高精度移动测图需要人工干预操作的问题，满足在实际移动测绘中尤其是树木遮挡、高楼、立交桥等复杂环境下自动化高精度定位、测姿以及测速的需求，建立了一套基于反向平滑技术的GNSS/INS组合导航模型。试验采用国外商用组合导航系统作为参考基准，测试结果表明,在典型城市场景下通过反向平滑滤波后的位置精度达到5 cm,速度精度达到0.02 m/s,水平姿态精度达到0.005°,航向精...
针对入侵检测中恶意流量特征高维度问题，提出了一种改进的遗传算法优化支持向量机的入侵检测方法。根据适应度函数和种群进化次数首先设计了自适应变化的交叉和变异概率，利用梯度下降法对遗传算法进行了改进，然后设计一种基于分类准确率、数据特征维度和误报率的适应度函数，同时输出网络流量特征权重、核参数γ和惩罚因子C，仿真实验表明：本方法相比其他入侵检测算法，降低至少20%流量特征维度，提高至少2%流量检测准...
为提高捷联寻北仪在动态干扰下的寻北精度,同时解决寻北过程中需要人工调平而耗时较长的问题,结合全姿态多位置寻北模型,提出采用小波去噪处理陀螺输出信号和总体最小二乘寻北算法的组合滤波方法。针对硬阈值函数和软阈值函数去噪的局限性,使用改进阈值函数处理陀螺噪声,能够更好滤掉动态干扰;根据多位置寻北解算特点,创新性引入总体最小二乘寻北算法,有效补偿了寻北仪的静态误差。仿真数据和实验结果表明，该组合算法能显著...
粒子群算法求解不等质量库仑卫星编队最优构型
库仑卫星编队 静态构型 粒子群算法
2017/12/26
通过采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),求解出不等质量4星库仑卫星编队在平面和立体情况下的最优静态构型。当库仑卫星编队中各卫星的质量、带电量以及位置均为变量时,库仑卫星编队的静态构型模型具有很强的非线性特点。此时可以将非线性模型的求解问题转化为约束条件下的参数优化问题,通过PSO求得各种编队构型下的最优静态构型。同时,所提方法可以应用于求解PSO复杂...
混合单变量边缘分布算法及其仿真应用
单变量边缘分布算法 两阶段参数动态控制策略 混沌搜索
2014/3/7
针对单变量边缘分布算法(UMDA) 容易陷入局部最优解且搜索效率较低等缺点, 提出一种混合单变量边缘分布算法(HUMDA). 该算法采用两阶段参数动态控制策略来控制算法的均值与方差参数, 在搜索初期保持群体的多样性, 在算法后期提高了算法的局部搜索能力, 并引入混沌搜索机制有效提高了算法的搜索精度和效率. 采用多峰高维标准测试函数进行测试, 测试结果表明HUMDA具有更优的全局搜索能力且搜索精度较...
车载动基座 FOAM 对准算法
捷联惯导系统 动基座对准 快速最优矩阵算法 车载试验
2013/11/19
目前对动基座对准问题的解决方案大都基于惯性系，但这些方案需要存储导航期间惯性系矢量信息，且对准结束时定位精度不高。提出一种新的车载动基座快速最优姿态矩阵(fast optimal attitude matrix, FOAM)对准算法，有效提高了车辆动基座定向精度，并能够保证在对准结束时有一定的定位精度以保证后续直接进入组合导航。最后，车载试验验证了车载FOAM 对准算法的有效性。
基于蚁群算法的人车混合疏散优化及混合比例分析
人车混合疏散 多目标优化 蚁群算法 疏散仿真
2012/8/28
为解决紧急情况下的人车混合疏散问题, 以人车混合疏散的总时间最短、混合道路利用程度最高为目标,建立了一种人车混合疏散的多目标优化模型, 针对该模型设计了多目标蚁群优化算法及其改进算法,并应用于大型体育场及其周边路网集成环境中进行了仿真实验, 分析了不同人车混合比例下的疏散性能,结果表明:该模型及算法对人车混合交通流疏散问题具有良好的效果, 尤其是当行人所占比例为 50%-80% 时,人车混合疏散效...
降维 CKF 算法及其在SINS 初始对准中的应用
捷联惯导系统 初始对准 常规CKF 算法 降维CKF 算法 三阶球面-相径容积规则
2013/11/19
针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法在捷联惯导系统（strapdown inertial navigation system, SINS）大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题，提出了降维CKF 算法。与常规CKF 算法相比，该算法只对离散化后的SINS 非线性误差模型中的大方位失准角进行采样，再利用三阶球面-相径容积...
战术互联网的覆盖可靠度计算模型及算法
覆盖可靠度 蒙特卡罗 战术互联网 战术移动模式
2013/11/19
覆盖可靠度是度量战术互联网“动中通”能力的重要指标。首先，针对战术互联网移动节点的协同行为与想定任务、编制等密切相关的特点，归纳分析战术互联网的移动特性并总结了5种典型的战术移动模式；其次，分析战术互联网覆盖可靠度参数的内涵，建立了考虑战术移动模式影响的覆盖可靠度计算模型及仿真算法；最后，设计了仿真实验，分析了5种典型战术移动模式对覆盖可靠度的影响，从而证明了所提模型及算法的有效性。