简介：本文叙述了三轴转台四种不同的布局型式。提出了用Ｂｅｚｉｅｒ曲线和Ｆｏｕｒｉｅｒ级数描述三轴转台框架的形状，将形状优化设计问题转换为可用参数优化设计方法求解的形式。建立了ＯＵＴ型三轴转台外框架结构的形状优化设计数学模型，然后给出了用增广乘子法对问题进行求解的步骤

简介：在飞行器的气动外形优化设计中，参数化方法和优化算法具有十分重要的作用，对优化的计算时间、设计空间的数学特性有着深刻的影响．类别形状函数（classandshapetransformation，CST）方法是一种简洁高效的参数化方法，但对于复杂曲面很难使用统一的CST方法进行拟合．文章首先介绍了CST方法的三维实现，分析了其数学性质，提出了分块CST参数化方法，保留CST方法的特性，实现了分块曲面之间的光滑连接．针对气动外形优化设计的复杂情况，需要根据具体的飞行任务提出设计目标，并处理不同目标的矛盾问题．其次采用Pareto策略自动寻找最优方案集，并基于分块CST参数化方法、遗传算法和气动力快速计算方法，对类乘波翼身组合飞行器进行了优化设计，并改变原有问题的设定条件优化得到了全新外形．研究结果表明分块CST方法参数少，精度高，Pareto策略处理多目标准确有效，是气动外形优化设计中非常有用的工具．

简介：针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明：利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。

简介：针对1点RANSAC（RandomSampleConsensus）单目视觉EKF（ExtendedKalmanFilter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158？,俯仰角平均误差减小0.1782？;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5？以内。