于秀芬
- 作品数：40 被引量：414H指数：10
- 供职机构：北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金江苏省“333”工程基金项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术电子电信生物学更多>>
- 一种使用Tilera多核加速卡基于流的数据包过滤系统及数据包过滤方法
- 本发明公开了一种使用Tilera多核加速卡基于流的数据包过滤系统及数据包过滤方法，数据包过滤系统包括有数据包采集模块、提取五元组内容模块、规则匹配模块、流表查找与更新模块、PCIe数据传输模块、PCIe数据包接收模块和数...
- 李巍于秀芬李云春
- 文献传递
- 移动机器人视觉定位方法的研究与实现被引量：15
- 2004年
- 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列 ,然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上 ,提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波 ,目标获取采用了 HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下 ,较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。
- 于秀芬段海滨龚华军
- 关键词：移动机器人运动信息视觉定位序列图像深度信息目标跟踪系统
- 基于时滞卡尔曼滤波的机器人视觉定位被引量：10
- 2004年
- 在移动机器人视觉伺服跟踪系统中,考虑到视觉系统的延时,本文在引入单目视觉测量信息的基础上,利用延时的扩展卡尔曼滤波方法进行了空间运动目标定位和运动信息获取。蒙特卡洛仿真实验结果验证了该方法的有效性和可行性。
- 于秀芬段海滨龚华军
- 关键词：移动机器人视觉定位单目视觉
- 一种现代航天器飞行控制系统及其容错技术研究被引量：1
- 2004年
- 阐述了一种现代航天器飞行控制系统的组成原理及其类别,阐述了时分复用和波分复用的性能特点,进一步提出了光纤多路发送软件、接收软件的设计技术。在详尽介绍容错技术的基础上,设计了一种现代航天器飞行控制系统三余度容错技术方案。实例仿真验证表明,本文所设计的现代航天器容错系统是可行的,并具有很强的鲁棒性。
- 段海滨于秀芬王道波
- 关键词：光纤容错技术
- 基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化被引量：4
- 2007年
- 提出了一种用改进蚁群算法优化飞行仿真转台非线性PID控制参数的新策略,借助相遇搜索策略和信息素残留系数的自适应控制思想对基本蚁群算法进行了改进,设计了一种基于改进蚁群算法优化飞行仿真转台非线性PID(NLPID)控制参数的飞行仿真转台系统结构,在对非线性PID控制参数进行优化时采用了时间乘以误差绝对值积分最小性能指标,最后将用改进蚁群算法优化后的控制参数应用于某型高性能飞行仿真转台。实验表明,采用改进蚁群算法优化非线性PID控制参数的飞行仿真转台系统可从带噪声的输入信号中合理地提取出微分信号,并且对噪声具有很强的滤波作用,整个系统响应速度快,并具有较强的鲁棒性。
- 段海滨王道波于秀芬
- 关键词：参数优化飞行仿真转台
- 一种用于星载DSP与FPGA通讯接口的地址线及其优化方法
- 本发明提供了一种用于星载DSP和FPGA之间通讯的地址线及其设计方法，该方法能够用于星载的Ti公司的C6000系列的数字信号处理器C6x01和SRAM型可编程逻辑器件之间通讯的地址优化设计方法及基于该方法的地址线设计，所...
- 唐月英许可于秀芬刘鹏
- 文献传递
- 一种解决大规模TSP的云模型小生境自适应蚁群优化方法
- 本发明提供了一种解决大规模TSP的云模型小生境自适应蚁群优化方法。它包括如下步骤：参数初始化，并利用小生境构建蚂蚁在大规模TSP中的移动范围；每两只蚂蚁作为一个派对共同选择一个城市作为起点；根据状态转移概率计算的概率选择...
- 段海滨于秀芬王道波
- 文献传递
- 基本蚁群算法的A.S.收敛性研究被引量：23
- 2006年
- 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用,但是对其收敛性尤其是A.S.(A lmost Surely)收敛性问题的研究还存在很多空白.本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,以Markov链和离散鞅作为研究工具,对基本蚁群算法的A.S.收敛性问题进行了理论证明,把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性,随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义,并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析.
- 段海滨王道波于秀芬
- 关键词：蚁群算法信息素MARKOV链首达时间
- 一种基于NACC对数据包进行网络流分类的SDN控制器
- 本发明公开了一种基于NACC对数据包进行网络流分类的SDN控制器，是在现有SDN控制器中增加了采用并行处理方式的NACC分类器线程；通过对OFPAK协议数据包进行去消息头、特征向量提取、分类器调度后，应用多个NACC分类...
- 李巍李国君于秀芬李丽辉
- 蚁群算法的研究现状及其展望被引量：81
- 2007年
- 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。在介绍基本蚁群算法数学模型的基础上,列举了进入21世纪以来部分具有代表性的蚁群算法改进模型及其应用情况,然后重点从算法的模型改进、理论分析、并行实现、应用领域、硬件实现、智能融合等角度对蚁群算法在今后的研究方向作了系统分析与展望。
- 段海滨王道波于秀芬
- 关键词：蚁群算法信息素正反馈
