基于预估-校正算法的分数阶Boost变换器倍周期分岔研究

基于电感电容本质是分数阶的事实,对分数阶Boost变换器的非线性动力学特性进行了深入研究。采用分数阶微积分的预估-校正算法,建立了Boost变换器的预估-校正模型,在此基础上得到了以参考电流、输入电压以及电容电感阶数为分岔参数的分岔图,研究了变换器的倍周期分岔和混沌行为,同时与整数阶Boost变换器的非线性动力学行为进行了比较。研究结果表明,在一定的工作条件下,随着变换器某些电路参数的变化,分数阶Boost变换器会出现分岔和混沌等非线性现象;在相同电路参数的条件下,整数阶和分数阶变换器的稳定参数域之间存在差异,与整数阶变换器相比,分数阶变换器的参数稳定区域更小,更真实地反映了Boost变换器的非线性动力学特性。

基于自适应横程走廊的再入滑翔飞行器改进预测校正算法

针对再入滑翔飞行器(reentry gliding vehicle,RGV)预测校正制导算法中规避逻辑和制导逻辑相分离的问题,提出了一种基于自适应横程走廊的融合算法。首先,通过飞行器侧向运动轨迹与禁飞区的相交关系,动态引入规避逻辑;同时,提出禁飞区有效映射横程来量化影响飞行轨迹的禁飞区区域;最后,设计自适应横程走廊,动态调整走廊边界,控制倾侧角的翻转,实现规避逻辑和侧向制导逻辑的融合。仿真结果表明,在本文方法下,飞行器可以针对不同情况的禁飞区实现有效制导,对再入扰动具有一定的鲁棒性,并与制导逻辑和规避逻辑分离设计的算法相比,在保证制导精度的同时,具备更少的倾侧角翻转次数。

红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正是提升红外系统成像质量的重要环节。非均匀性校正算法主要分为基于参考辐射源的标定类校正算法和基于场景的校正算法。将基于参考辐射源的标定类校正算法按线性模型与非线性模型进行详细分类,基于场景的校正算法按空域和时域进行详细分类。针对不同类特点,分别对上述算法进行了详细的分析及比较,为今后非均匀性校正算法的选择提供理论基础,并根据现有两类算法特点,提出算法未来的研究方向。

基于权重因子自校正算法的锅炉排烟温度控制

常规的锅炉排烟温度控制,主要采用工况参数控制温升参数,忽略了外环境温度对温度值的扰动,导致控制结果平均热容流率较高。因此,提出基于权重因子自校正算法的锅炉排烟温度控制方法。根据锅炉烟气的传热系数解析其排烟温度动态特性,基于排烟温度最大值构建权重因子自校正算法,代入导热时差、外环境温度以及热传导阻滞权重因子修正温度扰动值,定义PLC程序逻辑,实现锅炉排烟温度的控制。实验结果表明:所提方法应用后得出的控制结果,表现出的平均热容流率较低,控制的排烟温度稳定性较高,满足了锅炉燃烧排烟性能的控制需求。

海洋4A散射计幅相校正算法FPGA优化实现

海洋4A散射计将是世界上首个采用相控阵数字波束合成体制的星载微波散射计。其中,相控阵散射计高精度测量的实现依赖于散射计系统中各通道的一致性,因此需要实时对各通道的幅度和相位进行校正,以确保阵列能够正确地合成所需的波束。针对此问题,提出了一种相控阵散射计通道幅相实时校正算法,所提算法采用现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现,利用FPGA的并行处理能力和高速性能,对接收到的信号进行实时处理,实现了通道的幅度和相位校准。仿真、FPGA硬件调试以及实测数据分析表明,所提算法能够有效地对通道进行幅相校正,其校正的幅度和相位平均误差小于1%;所提算法提高了数字波束合成的性能,为相控阵散射计的高精度测量提供了可行性。

全彩色LED显示屏亮色分离校正算法与应用

为了解决全彩色LED显示屏逐点色度校正存在的色坐标采集困难,显示控制系统性能下降等问题,提出一种亮色分离校正算法。以分辨率8×8为最小单位,实现单个像素点非标准色域空间到标准色域空间转换矩阵的分离,色坐标的采集量降低至逐点色度校正的1/64,转换参量的个数降低至逐点色度校正的34.9%,扫描频率提升至逐点色度校正的2倍。亮色分离校正算法一定程度上解决了逐点色度校正的问题,同时提高了显示控制系统的性能。

运用彩色CCD测量火焰温度场的校正算法

讨论了基于彩色ＣＣＤ（ 电荷耦合器件） 的火焰温度测量的比色法，对其主要的两个误差来源（带宽和灰度）进行了分析，提出了误差校正方法。在某电厂的锅炉上进行了验证性试验，结果表明，这种测温方法方便可行，具有一定的应用前景。

一种红外焦平面非均匀性组合校正算法

分析了传统神经网络非均匀性校正算法在空域处理过程中产生目标退化的原因,在总结基于边缘指导的神经网络校正算法(ED-NN-NUC)与一点定标和神经网络结合的校正算法的基础上,提出了新的组合校正算法.新算法包含预校正、粗校正和精校正三个处理模块,利用含有弱小目标的实际红外图像进行了实验验证.结果表明,新算法能有效地抑止目标退化,并在运算速度上比ED-NN-NUC有一定的提高.

红外焦平面器件二点多段非均匀性校正算法研究

分析了红外焦平面探测器的非均匀性机理和各种非均匀性校正算法 ,提出两点多段非均匀性校正算法 ,该算法避免了二点校正算法的低精度和多点校正算法的大运算量 .在红外多谱段相机上的应用结果表明二点多段非均匀性校正算法具有运算量小、精度高、实用性强的优点 .

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法研究进展

实现红外焦平面阵列非均匀性自适应校正是高级红外探测系统追求的重要目标,对提高红外探测系统的空间分辨率、温度分辨率、探测距离以及辐射量的正确度量具有重要意义.归纳总结了国内外关于凝视红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法的部分研究工作及其进展,比较了典型自适应算法的性能和适用条件,为进一步开展红外焦平面阵列非均匀性自适应校正研究提供参考意见.

一种新的红外焦平面器件非均匀性自适应校正算法

提出了一种新的红外焦平面器件非均匀性自适应多点校正算法 ,该算法利用自适应滤波技术获取探测器在某一定标辐照度下稳定工作时的权值 ,并利用该权值去除探测器实时输出图像的温度漂移 ,最后对去除温度漂移的图像进行三次样条插值多点校正 ,具有校正精度高。

一种基于连续线性规划技术的在线静态安全校正算法

提出了一种电力系统在线静态安全校正算法。该算法基于连续线性规划技术,将安全校正问题分解为非线性潮流和线性控制灵敏度计算子问题以及基于灵敏度的线性规划控制子问题。在线性规划控制子问题中采用了扩大参与约束集策略、主导约束预测策略、筛选参与控制集策略和限制部分控制的有效可控区间策略等来提高在线计算的效率。对 3个大型实际系统进行的数值分析表明文中所提算法是十分有效的。

基于PDE去鬼影的自适应非均匀性校正算法研究

针对基于场景的自适应校正算法普遍存在鬼影的问题,分析了神经网络算法(NN-NUC)产生鬼影的原因,并在此基础上提出了用基于偏微分方程(PDE)的非线性滤波方法取代NN-NUC算法中邻域平均的方法来获取期望图像,从而减少边缘像素误差,达到消除鬼影的目的.采用实际采集的红外图像进行实验,结果表明,很好地消除了鬼影.与已有的几种去鬼影的方法相比,具有更快的收敛性.

卫星干扰源精确定位的位置校正算法

卫星干扰源定位系统可以通过测量两颗卫星对干扰源形成的时差(DTO)和频差(DFO)来完成对未知干扰源的定位,但卫星的星历难以准确测定,其微小变化将引起定位结果的较大误差。针对这一问题,提出利用多个位置校正站来修正卫星星历以消除其对定位结果影响的算法,并通过理论推导证明了有四个或四个以上的位置校正站时,该算法可以消除卫星星历不准确对定位结果的影响。仿真结果表明,与未采用位置校正站的定位结果相比,该算法能获得优于一个数量级以上的定位精度改善。

FBG测温系统的光谱校正算法的研究

为了解决在大范围、多点位温度实时监测过程中温度传感器铺设工程复杂、维护成本高等问题，研究开发了基于光纤布拉格光栅结构的温度监测系统。利用光纤光栅衍射对波长的选择性，建立了温度与波长的函数关系，通过计算波长变化量反演被测位置的温度信息。由于环境、材料等因素，光谱分布与温度变化并不满足线性变化，所以设计了光谱校正算法完成波长与温度函数的曲线拟合，曲线拟合度大于99.7％。实验采用FB136L-IAC型防爆干燥箱、LPT-200型二极管，1550 nm光纤等对20～280℃范围内温度进行多点位实时检测，实验结果显示，当防爆干燥箱中的温度每改变1℃时，对应的中心波长向长波方向偏移大约0.04 nm ，与标准温度测试数据进行对比，误差低于±0.3℃。由于系统采用光纤传感网络，所以具有很强的抗电磁干扰能力，而光纤光栅衍射可实现精密测量，动态响应范围大、精度高。系统的新颖之处在保证高精度测量的同时，仍满足大范围、多点位、高抗干扰能力的快速铺设，具有很强的实际应用价值。

激光成像系统图像几何失真校正算法

激光主动成像系统具有分辨率高、抗干扰能力强、能成三维像等特点。为了满足成像系统对扫描速度的要求,行扫描器采用了正弦扫描方式,但激光器等时发射经过扫描器后将形成扫描方向上光点的空间分布不均匀,从而造成系统所成图像的几何失真。分析了几何失真的形成机理,并根据此机理提出了两种校正算法。将这两种算法应用于仿真图像和实际的激光图像,取得了满意的效果。比较两种算法表明:采用算法2进行激光成像系统图像几何失真的校正更为合适。

一种新的天线阵列位置误差校正算法

天线阵元的位置误差会影响天线阵元所接收到信号的相位。基于特征值分解的波达方向算法对信号的相位误差非常敏感 ,因此有必要对阵元的位置误差所带来的接收信号相位误差进行校正。提出了一种基于噪声子空间的最优化算法能有效的校正直线阵列的位置误差。与原方法相比 ,该算法的优化参数仅为原来的一半 ,提高了梯度优化算法的收敛速度。数值计算结果表明该算法是有效的。

基于混合模型的CCD镜头畸变精校正算法

针对机器视觉检测和高精度图像测量中使用的CCD镜头都存在不同程度光学畸变的问题,提出基于混合模型的CCD镜头畸变校正算法。用经典模型对畸变图像进行初次校正,用多面函数拟合法进行二次精校正,用三次B样条函数进行灰度重建。实验结果表明,该方法在不依赖摄像机内部参数条件下,相比单一的镜头畸变校正模型,精度提高,鲁棒性增强,校正后径向均方根误差为0.3个像素。

星载SAR影像辐射误差校正算法研究

从SAR影像辐射误差校正原理出发 ,发展了一种利用DEM和SAR地理编码模型计算地面散射面积和当地入射角 ,进而校正地形引起的辐射误差的算法 ,并对计算公式的推导过程进行了论述。通过研究实例对该校正算法的处理效果进行了分析 ,结果表明该算法可以在一定程度上去除地形引起的辐射误差 ,而且该算法仅要求用户具备产生地理编码影像的能力 ,而不需要自己建立地理编码模型 。

基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

针对应用鱼眼镜头拍摄的图像产生了严重的畸变的问题,提出了一种基于圆分割的校正算法.该算法充分利用了鱼眼图像圆形结构这一特点,将其分割成同心圆,再利用函数法对畸变图像进行校正.微调系数的引入,使得算法更灵活,这样能根据鱼眼镜头与实际物体的距离来调整微调系数的大小,得到更理想的校正图像.Matlab实验结果表明:应用本算法能得到比较满意的校正结果,并且该算法所花费的计算时间少,使其能适用于实时监控系统.