摘要：探讨了领导者-跟随者结构下的无人机编队控制问题。针对传统编队控制依赖外部定位设备和通信设备的问题,设计了一种基于方向信息的自适应事件触发编队控制策略,利用片上摄像头测量相对方向,以减少对外部设备的依赖;进一步针对编队系统的建模误差和外部扰动设计了模糊系统,并将事件触发机制、自适应策略与反演控制相结合,设计了一种新型的方向编队控制器,不仅实现了编队控制,而且避免了控制律的连续更新,从而节约了无人机的计算资源;接着,基于Lyapunov理论证明了闭环控制系统的稳定性;最后,通过仿真实验验证了所提控制策略的有效性。

摘要：理论证明了可压缩信号各列及其对应稀疏变换域系数矩阵各列具有相同的能量和方向信息;测量数据各列的能量和方向信息本质上反映了可压缩信号各列的能量和方向信息;图像稀疏变换域系数矩阵相邻列具有极高的相似性。基于二维压缩感知模型在传统的OMP算法中引入信号方向信息,构建了2DDOMP算法,取得了更好的图像重构效果,避免了当前压缩感知重构算法单纯依靠测量数据的盲目性和不确定性。基于信号方向信息的重构算法设计思想可用于改造优化各类重构算法,是对当前压缩感知研究的重要补充。

摘要：目前的地震资料去噪方法多为对逐道的地震数据进行去噪处理,未考虑构造或层序方面的信息,方向性滤波去噪方法的不同之处在于它是沿着地震数据的同相轴方向进行滤波,可以更加有效地提高地震信号的信噪比,并增强地震同相轴的连续性。方向性滤波去噪方法是通过梯度结构张量估计地震同相轴的方向信息,根据这些方向信息进行方向性滤波器的设计,并将该滤波器应用于地震数据进行滤波。模型检验及实际应用表明,方向性滤波去噪方法不仅提高了原始地震数据的信噪比,还保持了原始信号的分辨率,方向性滤波去噪处理的地震资料仅在低频和高频部分的能量略有降低,并未降低原始信号的主频,为进一步的地震解释性处理提供高信噪比、高分辨率的地震数据,具有广阔的实际应用价值。