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基于自适应差分进化算法和傅里叶神经网络的电子罗盘的标定: 本文在比较了几种常见的电子罗盘产生误差补偿方法的基础上,提出一种新的基于自适应差分进化算法和傅里叶神经网络（ADE-FNN）的误差补偿方法提高电子罗盘测量精度。该方法利用傅立叶神经网络对电子罗盘误差建模,并采用自适应差分...; 龚鹍邓方陈杰; 关键词：电子罗盘傅立叶神经网络误差补偿; 文献传递

基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究被引量：18: 2010年; 针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题,提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征的目标跟踪算法.算法中引入了目标NMI特征,建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略,对目标模型进行更新.同时利用卡尔曼滤波,在目标被遮挡后进行估计预测.实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下,能够进行实时、稳定跟踪.; 甘明刚陈杰王亚楠金代中; 关键词：目标跟踪均值漂移 NMI特征卡尔曼滤波

脉冲噪声滤波的无监督鲁棒递归最小二乘方法: 2012年; 在未知期望信号的条件下,提出一种能够抑制脉冲噪声的鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法.与传统最小二乘法的代价函数不同,通过引入饱和非线性约束,降低可能出现的脉冲噪声对滤波器权值更新的影响.此外,提出一种多步预测器来重构滤波器的输入信号,通过比较判断滤波器输入信号可能受到脉冲噪声干扰时,采用预测值来替代原始观测信号.实验结果表明,提出的无监督鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法在未受到脉冲噪声干扰时与传统的递归最小二乘法具有相近的收敛性能;在脉冲噪声条件下,传统递归最小二乘法和其他的无监督自适应滤波方法性能都变得很差,但本文提出的方法几乎未受到脉冲噪声的影响.; 陈杰马韬陈文颉彭志红; 关键词：递归最小二乘 FIR滤波器

求解面向进攻的武器-目标分配问题的蚁群算法被引量：5: 2012年; 面向进攻的武器-目标分配问题是军事运筹学研究中的重要课题,旨在制定合理的打击策略以最大程度摧毁敌方目标。采用一种融合局部搜索和信息素控制的蚁群算法,兼顾控制解的局部收敛速度和全局收敛质量。在解的构造过程中直接处理约束条件,提高生成解的可行性,并大大缩小了搜索空间,提高了算法效率。通过采用多种算法对不同规模的武器-目标分配问题进行实验,结果表明改进的蚁群算法在收敛速度和求解质量上表现优异。; 陈伟陈杰辛斌; 关键词：蚁群算法局部搜索

单一多径环境下GPS载波跟踪误差建模与分析被引量：1: 2014年; 为研究伪码多径误差对载波多径误差的影响,文中分析了采用非相干早码减晚码功率型伪码跟踪环时Costas载波跟踪环的载波多径误差,并建立了单一多径下的载波多径误差模型.所建立的模型表明伪码多径误差对载波多径误差的影响可以表示为多径参数和相关间距对载波多径误差的影响.理论和仿真分析结果表明,单一多径下载波平均跟踪误差为0,且当相关间距小于一个码片时,载波跟踪误差最大值小于π/2;多径参数对载波跟踪误差的影响较大,而相关间距对载波跟踪误差的影响较小.; 程兰陈杰谢刚; 关键词：多径误差载波跟踪环

武器目标分配问题的离散差分进化算法被引量：16: 2014年; 提出一种新的求解静态武器目标分配问题的离散差分进化算法.采用整数排列建立武器–目标分配对,作为离散差分进化算法的初始个体;并通过取模运算对溢出取值范围的解向量进行修正,将其转化到解的搜索区域内,从而对差分变异算子进行设计.同时,提出相应的交叉策略,得到可行的武器目标分配对.在交叉过程中,保留目标向量与试验向量中相同的分配对,得以很好地利用上一代的分配结果.在删除重复数和重新插入整数时,为了避免倾向性,生成随机排列,保证对数据处理的公平性.实验结果表明,提出的离散差分进化算法在收敛性和求解质量方面均优于另外2种典型的离散差分进化算法,很好地实现了武器目标分配问题的有效求解.; 张春美陈杰辛斌; 关键词：离散差分进化算法武器目标分配

数字化陆用武器系统中的建模、优化与控制被引量：9: 2013年; 从复杂一体化武器系统的体系结构设计与优化、一体化指挥控制中的优化与决策、高速多维度运动体的参数辨识与状态估计、多智能平台的协同控制、非线性随动系统建模与控制五个方面阐述了数字化陆用武器系统中涉及的的建模、优化与控制问题,涵盖了陆用武器系统中的指挥控制、火力控制和武器平台的控制.在对五个方面的国内外研究现状进行论述与分析的基础上,指出需要进一步研究的问题和未来研究展望.; 陈杰方浩辛斌邓方; 关键词：体系结构协同控制

连通性保持下的多机器人系统分布式群集控制被引量：11: 2014年; 多机器人系统群集控制中的连通性保持对于系统的稳定性和状态收敛的快速性具有重要影响.本文在初始通信网络拓扑为强连通非平衡图的条件下,研究具有非完整约束运动学模型的多轮式移动机器人系统群集运动中的连通性保持控制问题.首先,构造了一类新颖的光滑有界的人工势场函数,该类函数可以同时满足连通性保持、碰撞规避和相对距离镇定等任务需求.进一步,将基于势函数梯度的控制策略与一致性控制机制有机结合,在系统中存在和不存在领航者的条件下,分别设计出一类具有连通性保持功能的光滑有界的分布式群集控制协议,不仅可有效避免不连续/非光滑控制器所固有的抖振现象以及执行器饱和问题,而且实现了将传统群集控制中的连通性保持算法从个体运动模型和系统通信拓扑类型两个方面同时加以拓展.最后,仿真结果和实验结果验证了本文所提出的光滑有界群集控制算法的有效性.; 毛昱天陈杰方浩方浩; 关键词：多机器人系统分布式控制群集有向图

智能优化控制:概述与展望被引量：78: 2013年; 从模糊优化控制、神经网络优化控制、模糊神经网络优化控制、基于智能优化方法的优化控制等角度,对国内外与智能优化控制(Intelligent optimized control,IOC)密切相关的研究进行了综述,在此基础上对智能优化控制的相关概念进行了深入分析,并对智能优化控制方法进行了分类,最后,对与智能优化控制有关的一些重要问题进行了讨论,并展望了智能优化控制研究未来的发展.; 辛斌陈杰彭志红; 关键词：智能控制智能优化控制

基于高斯和近似的扩展切片高斯混合滤波器及其在多径估计中的应用被引量：5: 2013年; 全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题.根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(Extension of sliced Gaussian mixture filter,ESGMF)算法.该算法将非高斯噪声的状态概率密度函数(Probability density function,PDF)表示为高斯和的形式,将ESGMF通过一组并行的切片高斯混合滤波器(Sliced Gaussian mixture filter,SGMF)来实现.同时,在ESGMF算法中利用粒子滤波(Particle filter,PF)中重采样的思想对成指数增加的状态预测PDF的高斯混合个体进行约简,以提高贝叶斯推理的效率.该算法可以获得非高斯噪声下状态PDF的迭代解析表达式.最后,将ESGMF应用于GPS多径参数估计,仿真结果表明,ESGMF算法的估计精度优于基于PF和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)的算法.; 陈杰程兰甘明刚; 关键词：非高斯噪声高斯和概率密度函数

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国家杰出青年科学基金(60925011)

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