摘要：研究了双积分模型的多智体弱刚性编队控制问题,给出了基于距离的多智能体弱刚性编队的双积分模型,设计了弱刚性编队控制律。将多智能体系统运动学描述为一个哈密顿系统。然后,基于哈密顿系统和梯度系统的等价性分析该控制系统的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器能够有效生成弱刚性编队。

摘要：针对瞳孔中心定位的精确度问题,采用基于AdaBoost的人脸检测算法确定人脸区域与初始眼睛位置,由于人眼轮廓具有的特征,以椭圆为模型,用Sobel算子边缘检测眼睛区域,进行椭圆拟合来获取眼睛的轮廓线,将椭圆拟合的中心点作为瞳孔的精确位置。为提高定位的精确度,提出异方差(heteroscedastic errors-in-variables,HEIV)方法来实现瞳孔中心定位,较最小二乘法更加精确。实验结果表明,在正面人脸的情况下,异方差椭圆拟合算法与最小二乘拟合算法相比,计算量小,可精确定位瞳孔中心,平均误差比最小二乘法提高了89.1%,该方法在速度和准确性方面均具有良好的性能。

摘要：高精度流水线ADC的设计需要校准技术来提高其转换精度.基于统计的数字后台校准方法无需校准信号,直接通过对输出的统计得到误差值的大小,将其从数字输出中移除从而消除了ADC输出非线性.将该校准方法应用于14bit流水线ADC中,仿真结果表明校准后信噪失真比SNR为76.9dB,无杂散动态范围SFDR为73.9dB,有效精度ENOB从9bit提高到12.5bit.

摘要：并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得测试时间最短的任务调度序列。给出了并行测试任务调度问题的数学模型,设计了启发式函数和状态转移概率的计算公式。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。给出了应用实例,实际应用表明该算法是有效的,能很好地解决此类多维动态组合优化问题。

摘要：针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。

摘要：论文以基于柔性长鳍波动推进的仿生水下机器人试验模型为背景,主要研究其控制系统总体结构、硬件和软件的设计与实现问题。控制系统设计为主从结构,主从模块间通过CAN总线进行通讯。主控模块采用遥控与程控两种工作模式,并通过遥控指令实现模式切换。试验模型的推进、俯仰与转向控制由仿生柔性长鳍、重心调节模块和2自由度“十”字形尾舵3个控制子模块实现,各控制子模块设计为闭环伺服控制系统。系统综合测试和试验模型航行试验结果表明,论文设计实现的控制系统主从模块间通讯顺畅,功能协调,性能可靠,实现了设计功能并达到了预期的目标。

摘要：由于红外具有能识别伪装、可昼夜工作和被动工作的优势而被广泛地应用于跟踪和搜索系统。而这些系统要求红外光学系统成像清晰、结构紧凑、可适应较大的温度变化。依据光学被动消热差的方法设计了可在较宽温度范围工作、成像质量优良、结构紧凑、体积小的红外中波摄远物镜，其摄远比可达到0．6。系统参数如下：工作波段为3～51μm，焦距150mm，F数为3，工作温度为-40℃～60℃。设计结果显示，该系统仅采用3片透镜并利用衍射元件消热差完成了无热化的要求，减少了系统的成本及重量，传递函数在171p／mm处均在0．8以上，与衍射极限十分接近，满足在宽温度范围内工作成像质量高及系统小型化的要求。

摘要：基本果蝇优化算法(FOA)存在嗅觉搜索随机盲目、迭代寻优只学习最优个体的问题,导致收敛精度低、易陷入局部极值,为此提出基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法(NAFOA)。在嗅觉搜索阶段引入非均匀变异算子,动态调整每次迭代的搜索步长。通过设置阈值将种群划分为"早熟"状态和正常状态,若处于正常状态,采用基本的FOA模式进化;若处于"早熟"状态,对全局最优果蝇进行逐维扰动,逃离局部最优,平衡果蝇探索和开发的能力。设计实验,测试6个经典函数,实验结果表明,该算法在精度和鲁棒性方面均优于基本的果蝇算法及其它几种改进算法。

摘要：针对人为放置的平行相机阵列获取的多视点图像存在垂直视差的问题,为消除这些视差,提出一种基于相机标定的图像校正改进方法。未知的场景深度信息会降低校正精度,为降低深度信息的影响,改变已有方法中计算理想相机阵列模型的步骤,设计理想基线和光心,设计理想光轴方向;通过角点检测和匹配估计场景的深度信息,进一步减小校正的误差。实验结果表明,改进方法可以完成多视点图像的校正,校正效果较已有方法有所提高。

摘要：并行测试任务的优化调度是并行测试技术的核心问题之一。可以充分利用混合遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找具有最大并行率的并行任务序列。首先,建立了并行测试任务调度问题的数学模型;给出了并行率的定义,设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。