基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法研究

针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential, POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648 mm, 0.212°)降低为(0.457 mm, 0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237 mm, 0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。

准循环LDPC码的两种典型快速译码算法研究

该文从译码速率、硬件实现的复杂度和误码率3个方面对比研究了两种典型的高速译码算法:Turbo型和积算法与并行加权比特翻转算法。以准循环LDPC码为对象,给出了Turbo型和积算法和并行加权比特翻转算法的实现时序、硬件复杂度以及误码率性能,其中,并行加权比特翻转算法的高效时序结构是首次给出的。计算机仿真结果表明,这两种算法都能够在迭代次数较少时取得良好的性能。

基于偏移量和归一化的改进型TPC译码算法研究

Turbo乘积码(Turbo Product Codes,TPC)能够在接近Shannon极限的低信噪比情况下,获得较低的误码率。但是TPC译码算法的硬件电路复杂,虽然最小和译码算法能够简化TPC译码算法,但它是以牺牲译码性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据似然概率,通过引入偏移量参数和归一化参数,提出基于偏移量和归一化的改进型TPC译码算法。仿真结果表明,与TPC译码算法、最小和译码算法相比,基于偏移量和归一化的改进型TPC译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能。

改进型TPC译码算法研究

Turbo乘积码(Turbo Product Code,TPC)能够在接近Shannon极限的低信噪比情况下,获得较低的误码率。但是TPC译码算法的硬件电路复杂,虽然最小和译码算法能够简化TPC译码算法,但它是以牺牲译码性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据似然概率,通过同时引入偏移量参数和归一化参数,提出一种改进型TPC译码算法,并且利用最小均方误差准则来计算相关参数。仿真结果表明,与TPC译码算法、最小和译码算法相比,改进型TPC译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能。

基于因子图的Turbo码译码

Turbo码和LDPC码都可以实现接近Shannon理论极限的性能。Turbo码由于成员RSC码所固有的移位寄存器特性使得其编码较为容易实现 ;而对于接近Shannon容量的LDPC码 ,则需要大量的矩阵乘法运算才能完成信息的编码 ,电路实现较为复杂。另一方面 ,采用和积算法的LDPC码的译码过程则比采用BCJR算法 (及其简化形式 )的Turbo译码更加容易实现 ,且计算复杂度更低。将Turbo编码与LDPC码的译码相结合 ,对Turbo采用基于其因子图表示的和积译码算法进行译码 ,可以在很大程度上降低Turbo码的译码复杂度 ,并对交织器的设计及成员码的选择有一定的指导作用。

非规则Turbo LDPC码性能分析

提出了一种Turbo级联码的编码结构,用同样度分配的非规则LDPC码作为分量码,以Tur-bo码的编码方式构成了一种Turbo LDPC码。在译码端,采用内外分别迭代的译码算法。仿真结果显示,在低信噪比情况下,Turbo LDPC码优于同长度的PCGC码、非规则的LDPC码和Turbo码。

RS码软判决译码算法研究的最新进展

本文在简要介绍RS码的基本概念及其译码算法的基础上,着重介绍了近几年来RS码软判决译码算法的最新进展,其中包括最大似然译码、代数软判决译码、基于Turbo编译码的软判决译码以及基于和积算法(SPA)的软判决译码算法等。

改进的基于因子图Turbo均衡的外信息反馈机制

讨论了基于因子图与和积算法的turbo均衡算法,并对稀疏和非稀疏两种不同信道下的性能进行了比较,提出了稀疏信道下基于因子图的turbo(FG-turbo)均衡改进外信息反馈机制。仿真结果表明,在稀疏信道下,经过若干次迭代FG-turbo均衡的性能逼近MAP-turbo均衡。提出的外信息反馈机制给FG-turbo均衡带来了较大的性能增益。

一种基于PSO算法的群体决策新方法

为了提高群体决策者意见的一致性和协调性,提出了偏好矩阵集成的新方法。基于决策者用区间积型互反判断矩阵来表示他们对方案的偏好,建立了区间积型互反判断矩阵的最大最小值集成模型,利用粒子群优化算法(PSO)去求解模型,并通过数值例子的结果说明了集成模型的合理性和可行性。

基于改进型发射线圈的无线能量传输系统优化

胶囊内镜机器人无线能量传输的性能易受到尺寸、安全性等诸多因素的影响。为使机器人胶囊在这些限制下依然能够安全稳定地接收能量,采用修正Helmholtz线圈作为系统的发射线圈。以SS型补偿系统为例,建立了关于初次级线圈匝数、线圈半径和系统谐振频率的效能积模型。以温升条件及电磁安全性限制为约束,建立能量传输系统优化的数学模型。采用改进的混合差分进化算法对系统进行优化设计,并对优化后的参数进行样机实验验证与电磁安全性仿真分析。结果表明,优化后的系统接收功率达1.59 W,传输效率达12.0%,系统的位置稳定性与电磁安全性均满足使用要求。

一种新的WIMAX标准LDPC码的软判决译码算法

WIMAX标准下的LDPC码采用准循环编码方式,其译码多为和积(SP)译码算法。为了进一步降低译码复杂度,通过大量仿真分析获得最优乘性因子的值,并推导出近似线性公式,提出了一种改进型的归一化最小和(MNMS)算法。在此基础上,与校验节点匹配(CNM)算法相结合,进一步提高译码性能。仿真结果表明,这种新算法相比归一化最小和(NMS)算法、抵消最小和(OMS)算法、校验节点匹配(CNM)算法,其译码性能有明显改善,性能几乎接近和积(SP)译码算法。

基于计算决策专家综合权重的IVHFMAGDM方法

文章研究区间值犹豫模糊多属性群决策(IVHFMAGDM)问题。首先,依据离差最大化思想计算决策专家的客观权重,再根据决策专家的主观权重与客观权重相离程度确定决策专家的综合权重;其次,在考虑决策专家综合权重基础上利用区间数的熵值法计算属性权重;再次,在确定属性的综合值后,对不同方案在单个属性上进行两两测度,建立积型模糊互补判断矩阵并求解各方案在单个属性上的比较值,通过计算所有方案在所有属性上建立的积型模糊互补判断矩阵综合测度结果对方案进行排序;最后,通过一个数值算例对算法的有效性进行了验证分析,结果表明该算法操作简单,能够快速解决IVHFMAGDM问题。

锁相技术在6kV馈线保护数据采集系统中的应用

论述了锁相技术用于交流电网作同步跟踪采样的有关问题,给出了相应的锁相环路数学模型,找到了一种行之有效的选择环路参数的新方法,并在实际应用中得到了检验。

一类性能好、复杂度低的纠错编码——乘加码

对一类性能好且复杂度低的纠错编码技术——乘加码进行了介绍。他是在单校验位的Turbo乘积码(Single Parity Check Turbo Product Code)的基础上改进而来的,即由单校验位的Turbo乘积码作为外码,码率为1的递归卷积码作为内码串行级联而成。介绍了乘加码的编码方式和译码方法,并给出了其性能分析。对于一定的分组长度,这类码表现出与Turbo码相近的性能,但其译码复杂度要远远低于Turbo码。

基于Π旋转的LDPC码的性能研究

介绍低密度校验码(LDPC)的一种新型编码方案.用此方案构造的LDPC码与Turbo码进行计算机仿真比较,结果表明此方案是一种非常有实用价值的编码方案.

自己动手求圆周率

1问题来源及产生过程 高中数学必修3算法部分,有这样一道试题：图1是用模拟方法估计圆周率π的程序框图,P表示估计结果,则图中空白框内应填入（ ）。A P=N/1 000;B P=4N/1 000;C P=M/1 000;D P=4M/1 000初次接触此类问题,同学们会有一定困难,经过老师讲解,明白该算法实际就是几何概型中随机＂撒豆子＂模型,通过面积测度比求得圆周率,是一个由＂形＂到＂数＂的过程。

锁相技术在数据采集系统中的应用

论述了锁相技术用于交流电网作同步跟踪采样的有关问题，给出相应的锁相环路数学模型，找到一种行之有效的选择环路参数的新方法，并在实际应用中得到了检验，收到较好的效果．