国家自然科学基金(41301409)
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
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- 复杂约束条件下卫星观测多目标获取优化算法被引量：1
- 2017年
- 在复杂约束条件下,卫星对多目标的获取效率成为卫星观测研究领域的热点问题。提出基于贪婪方法的实际复杂约束条件下多目标获取优化算法。该方法基于传感器约束模型对多目标进行可视筛选,基于卫星侧摆约束模型对可视目标实现可访问互斥目标集合分类,采用考虑能源约束模型的贪婪优化算法获取最优目标访问路径。实验结果表明,实际复杂约束条件下,该算法可在最少能源消耗情况下获取更多目标,获取效率及能耗明显优于传统的蚁群算法和遗传算法。
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- 实际复杂约束条件下多星区域覆盖优化算法
- 2017年
- 利用多星协同对大面积区域成像侦测,要求在最短的时间内完成对给定目标区域的完全覆盖,得到卫星每次过境最优侧视观测方案。现有覆盖算法具低效耗时技术瓶颈,有空间覆盖率及时效性局限。充分利用卫星每次过境观测机会,综合考虑相机分辨率、太阳高度角、地面精度等约束条件,依据不同卫星侧摆能力、传感器可视性能以及卫星轨道参数特征,对区域目标进行量化覆盖分析,建立网格划分模型,提出基于一次覆盖策略的覆盖优化算法。该算法能适应实际复杂约束条件,在实际问题规模下,具有良好的效率,能满足工业精度要求。在仿真应用中检验了该算法的有效性和适应性。
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- 关键词：成像卫星网格划分
- 一种基于改进万有引力和支持向量机的数据校正方法
- 2014年
- 针对在线数据校正效果差的问题,提出了一种基于改进万有引力和支持向量机的数据校正方法.首先为了减小计算量,对万有引力算法中的适应度函数进行改进,利用改进的万有引力算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化.然后利用少数准确的离线试验数据对支持向量机回归模型进行训练,当在线监测的历史或实时数据不在回归模型允许偏差范围内时,通过回归模型对异常数据进行校正.最后通过实际数据对提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性.
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- 关键词：支持向量机数据校正参数优化
