摘要：针对现代飞行器设计等工程优化问题中面临的约束高耗时难题,在标准追峰采样(MPS)方法的基础上,提出了一种基于过滤器的MPS-DCP设计空间智能探索方法(FMPS-DCP),训练径向基函数网络预示高耗时目标函数与约束条件响应,利用KS方程聚合高耗时约束并根据过滤器思想筛选优质简单样本点,定制了一套新增样本点选择策略引导优化过程快速向全局可行最优解收敛,从而提高了求解高耗时约束优化问题的效率。采用一组标准约束测试算例验证FMPS-DCP方法的性能,并与CiMPS、Extended ConstrLMSRBF、ARSM-ISES和KRG-CDE智能探索方法进行对比。结果表明,FMPS-DCP在优化效率与鲁棒性方面具有显著的性能优势。最后,通过全电推进卫星平台多学科设计优化案例,验证了FMPS-DCP的工程实用性。

摘要：针对带有状态时滞随机系统的估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(Guassian filter,GF),给出了具体的实现形式—状态时滞容积卡尔曼滤波器(State-delayed cubature Kalman filters,SDCKF)。通过递归运算,获得当前和状态时滞的后验概率密度;根据高斯滤波框架分别对带有状态时滞的时间更新方程和量测更新方程进行了推导。根据三阶球径容积法则,给出了SDCKF滤波算法的详细设计过程。SDCKF作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度近似方法,可以有不同的实现形式,经典GF算法是本文所提出改进GF算法的一种特例。仿真结果表明,相比于EKF算法、UKF算法和CKF算法,SDCKF算法解决了含有状态时滞系统的状态估计问题,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

摘要：针对林业监控网络信息化、智能化的发展要求以及当前已有网络应用业务单一、接入重组能力低等不足,开展了一种无线宽带网络架构设计;文章基于近些年快速发展并广泛应用的SPTN有线传输网络,以满足林业监控未来多样化的应用需求为基础,从监控网的功能应用和系统组成出发,构建由自组网和接入网组成的双层无线宽带网络架构,开展了组网规划和组网架构设计,并对无线宽带网络应用中涉及的抗干扰、安全保密、防雷等使用性问题进行了分析说明;通过对双层网络各节点的通信性能进行计算和评估,对网络方案部署应用的可行性进行了验证,满足林业监控网络大范围部署、高数据传输、快网络重组的应用需求,对后续林业监控信息化网络建设提供了有益参考。

摘要：针对单目视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)算法无法恢复地理尺度信息、位姿估计误差累积大等问题,提出了一种基于GNSS融合的单目视觉SLAM算法。该算法基于图优化理论,在视觉里程计中构建相似变换估计模型求解真实尺度,在后端优化中加入GNSS全局地理位置节点,设计优化求解策略,提高关键帧位姿以及三维地图点位置估计的准确性,最后在序列末尾对全局地图离线迭代优化,保证地图构建的全局一致性。实验表明,在室外环境下,运动轨迹在5 km以内时,所提出方法的尺度估计误差在0.1%以内,轨迹误差在2 m以内,满足实际应用需求。