蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信 息素的最短路径的搜索策略,以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法。并针对 蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施。

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机( SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算 法在 SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法. 先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果 附近区域再进行精确搜索. 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

针对光伏并网逆变器LCL 滤波器的大纹波电流和高频谐波损耗问题,分析了电感之和、电感比值和滤波电容值、谐振频率以及入网电流之间的关系,提出了一种LCL滤波器参数最优设计方法.分析了LCL滤波器的传递特性并建立了谐波等效模型,研究了滤波参数对谐振频率以及并网电流的影响,根据LCL滤波器的设计约束条件和光伏并网逆变器实例设计了一组最优参数,并进行了仿真研究.结果表明,提出的优化方案不仅能够有效抑制开关频率的高频纹波,还能减小电感取值和阻尼损耗.

Costas环是一种闭环自动调整系统,常用于抑制载波的相位调制系统中提取参考载波信号。文中介绍了Costas环的基本原理,提出了一种用CIC滤波器代替环路滤波器的方法,并根据该原理用matlab的simulink工具箱对costas环进行了建模和仿真,最后在QuartusII+ModelSim环境中用Verilog语言实现了该算法,并下载到软件无线电硬件电路中验证了该算法的正确性。仿真和实验结果表明,该Costas环路具有十分优良的性能。

为解决柔性制造系统中工件流与刀具流并存情况下的调度优化问题,以用完成时间最短为目标,建立了工件流一刀具流综合调度数学模型,提出了双重遗传算法并对模型进行优化求解。外层遗传优化求解可行工序加工序列,内层遗传优化进行最优可行刀具分派方案的搜索,搜索结果的适应度则作为外层优化解的评判标准。实例分析结果表明:双重遗传算法在取得各工件优化排序的同时,还获取了各类刀具的优化分派,与传统的规则调度相比,系统的完工时间及等刀时间分别减少了19.7%和20.4%。

常规的行人目标检测方法往往以底层特征为基础，采用密集窗口扫描的分类检测模式，其计算资源开销大而难以满足快速性要求。针对此问题，研究了一种新的行人目标快速检测方法。引入视觉选择性注意计算进行目标候选区域定位，通过提取候选区域的积分有向梯度直方图IHOG（integrated histogram of oriented gradient）特征和局部二值模式LBP（local binary pattern）特征以形成组合优势，通过级联支持向量分类方式对区域内容进行分级检测，实现了快速、可靠的行人目标检测。 DE

航天测控中雷达的测量值具有较大的随机误差,用雷达的测量值直接解算运载火箭的外弹道跟踪精度较低。提出基于IMM-UKF的雷达机动目标跟踪方法,适应了航天发射任务中运载火箭在不同时段具有不同机动特性条件下对机动目标稳定精确跟踪的需要。仿真结果表明和利用雷达测量值直接解算目标弹道的方法以及采用单一运动模型的UKF滤波方法相比,IMM-UKF算法具有更高的外弹道跟踪精度,并且算法的收敛速度满足航天测控外弹道跟踪的实时性要求。

应用多刚体系统动力学理论，建立了装备电动助力转向和主动悬架系统的整车多刚体动力学模型。并根据转向和悬架两个系统之间的运动耦合关系，分别设计了EPS和ASS各子控制器，以及基于规则的中央控制器，对子系统监督和协调。在MATLAB下对整车的平顺性和操纵稳定性进行了仿真，结果表明多刚体模型运用在汽车底盘集成控制研究中是方便可行的；采用的控制策略有效改善了车辆的平顺性和操纵稳定性。

实现路口交通灯系统控制的方法很多，可以用标准逻辑器件、可编程序控制器PLC、单片机等方案来实现。但是这些控制方法的功能修改及调试都需要硬件电路的支持，在一定程度上增加了设计难度。采用EDA技术，应用VHDL硬件电路描述语言实现交通灯系统控制器的设计，利用MAX+PLUSⅡ集成开发环境进行综合、仿真，并下载到CPLD可编程逻辑器件中，完成系统的控制作用。该灯控制逻辑可实现3种颜色灯的交替点亮、时间的倒计时，指挥车辆和行人安全通行。

为了避免以往峰值甄别器在输入信号脉宽、峰值均随机的情况下因ADC转换速度造成后端处理器的错记、漏记现象，利用微分过零比较器设计了一种应用于核脉冲峰值探测器的CMOS峰值甄别电路，完成了峰值时刻触发ADC进行峰值模数转换和峰谷时刻进行复位触发的功能．通过Hspice软件进行仿真，证明了采用该峰值甄别电路可以使峰值探测系统完成对输入信号峰值信息的准确检测，同时消除了对转换速度较快ADC的限制，减小了整个系统的死时间．