郭庆豪[1]（2020）在《基于视觉的移动机器人室内定位导航技术研究》文中研究指明自主定位导航作为移动机器人的关键技术之一,是赋予机器人移动感知和行动能力的重要因素。其中,定位模型和导航算法是机器人自主定位导航技术的核心。目前,室内定位模型大多存在成本高、有效性差等问题,限制了移动机器人的应用场景。常用的导航算法容易发生“维数灾”现象且无法处理非线性约束问题,难以保证机器人导航的实时性和可靠性。基于以上现状,本课题采用QR二维码作为位置标识信息载体,并在此基础上结合机器视觉与路径规划算法设计开发出移动机器人室内定位导航系统。本文的主要研究内容包括以下几个方面:1、针对目前移动机器人定位导航中存在的问题,设计了移动机器人室内定位导航系统方案。该方案内容包括定位与导航方案设计、控制算法架构设计以及机器人管理平台设计等。2、结合QR二维码制作成本低,识别准确率高等优势,建立以QR二维码为位置标识信息载体的定位模型。该模型通过相机获取投影仪投射到天花板上的矩阵二维码图像,并利用机器视觉相关算法处理图像确定移动机器人在世界坐标系下的位姿。3、综合A*搜索与蚁群算法在解决全局路径规划问题上的优势特性,提出了以改进A*搜索作为蚁群算法中启发式信息函数的混合路径规划算法。通过计算机模拟软件仿真算法实现效果,结果显示混合路径规划算法比传统启发式算法迭代次数下降60%,路径弯曲次数减少50%。4、由处理器、控制器、相机、投影仪、编码器和电机等构成实验平台硬件基础。开发了实验平台软件,以满足实验中移动机器人运行状态的可视化显示要求。5、基于搭建的实验平台进行定位导航实验,分别测试移动机器人完成直线定位、矩形定位、无障碍环境地图导航和有障碍环境地图导航的功能及性能表现。实验数据表明,在3m*4m的实验环境下,本文设计的基于二维码的定位方案可实现机器人实时全局定位,定位精度达到8mm。较传统导航算法,提出的混合路径规划算法导航能够在存在障碍物的地图环境下实现平滑路径导航。本文研究可以有效地提升移动机器人的智能化水平。
王洋[2]（2020）在《基于单目相机与惯性信息融合的机器人导航算法研究》文中研究指明随着人工智能技术的不断发展与进步,移动机器人被广泛应用于工农业生产、家庭生活以及军事航空等多个领域,移动机器人作为服务人类的载体平台,受到越来越多的国家地区、企业以及科研院所的广泛关注,其自主导航问题更是成为该领域的研究热点。移动机器人导航技术是提升机器人应用智能化的关键技术,但是该技术距离完全实用化,还面临诸多困难。机器人的定位与环境地图的构建、机器人路径规划是导航技术中亟待解决的两个关键问题。针对机器人自主导航问题,本文以单目相机作为探测环境的传感器,融合惯性测量单元,进行了机器人定位与稠密地图构建、路径规划问题的研究。论文的主要工作为:（1）实现了基于单目直接法与惯性信息融合的SLAM系统构建。鉴于基于图像特征的视觉SLAM方法只能创建稀疏地图,而进行机器人环境稠密重建的方法大多需使用深度相机,或者是用GPU来进行稠密地图构建,文本对此提出了一种基于单目直接法与惯性信息融合的SLAM系统方案。本系统前端采用基于直接法的位姿跟踪,并将惯性测量单元（IMU）数据紧密关联到图像跟踪过程;后端基于紧耦合的滑动窗口非线性优化方法,求解机器人位姿和三维路标点坐标,并通过边缘化方式在优化过程中保留足够的先验信息。基于直接法与IMU融合的定位实验表明:将单目直接法融合惯性信息,不但能获得视觉定位的高精度而且能够达到惯性信息定位的稳定性,优势互补,减少位姿估计的误差,提高了定位精度。（2）实现了稠密点云地图及二维栅格地图的构建。针对机器人使用单目相机进行地图构建的问题,本文在半稠密点云地图的基础上,通过超像素图像分割提取图像不同的轮廓位置,提出双重投影匹配算法来确定出超像素轮廓对应的3D点,通过RANSAC随机抽样一致性对低梯度图像区域进行平面拟合,构建出稠密点云地图,较完整的展示了物理空间环境;然后经过点云过滤后将稠密点云地图转换为融合了环境高度信息的二维栅格地图,提供给机器人完成路径规划任务。通过稠密点云地图构建实验的结果表明,本文构建的点云地图相比于DPPTAM算法,稠密度与准确率更高。（3）进行了基于改进布谷鸟搜索算法的机器人地面路径规划研究。针对二维空间的机器人路径规划问题,本文将布谷鸟群智能算法应用到机器人的路径规划任务中。通过分析布谷鸟搜索算法的优势以及缺陷,提出了改进后的布谷鸟智能算法,将布谷鸟群的步长因子与鸟巢被发现的概率值设置为随着迭代次数增加而自适应减小的变量,以此提高算法收敛速度。然后针对二维栅格平面上的机器人全局路径规划问题,进行了离散布谷鸟算法的设计。通过仿真实验表明,本文提出的路径规划算法能够以较快的速度搜索到全局最优路径。本文围绕基于单目相机和惯性信息融合的机器人定位与稠密地图构建、最优路径规划等问题进行了研究,其工作内容对移动机器人的导航技术研究具有一定参考价值与实际应用意义。
孙凯[3]（2020）在《油田注水管网病态参数修正及状态估计研究》文中研究表明油田注水管网建立的目的是将水从注水泵站按照生产实际需要分配给各注水井,满足各注水井对注入水压力、流量方面的需要。注水管网在长期运行中内部会出现较为严重的结垢、腐蚀、穿孔等病态现象,使其摩阻系数及管内径发生较大改变,导致其仿真计算及优化调度出现较大误差;另一方面,为了监控整个注水系统的运行状况及采集注水数据,我们需要在管网各个节点安装压力和流量传感装置,但受投资成本和技术方面的限制,实时信息监测系统仅在主要节点安装传感装置,如何通过有限节点的检测数据来估算出整个管网系统各部分节点的压力和流量值是油田生产管理迫切需要解决的问题。针对以上问题,首先选取病态管网的实际参数为反演对象,以采集到的节点实际压力和流量为依据,通过合理的反演算法求解出较为正确的管网当量参数（为了简化起见,将所有病态参数的影响归结为当量摩阻系数的改变）,为管网的仿真计算提供正确的建模数据。在此基础上,研究利用管网部分已知节点压力流量数据来估算整个管网节点压力状态的算法,并将其应用到实际管网状态估计中。本文主要研究了以下内容。针对油田注水管网仿真计算求解问题,建立注水系统管网平差计算数学模型。提出分别用拟牛顿法和最小二乘法对理想管网数学模型进行优化,从而训练出最好解。针对有限压力测试点的分布规律研究问题,建立管网系统压力检测点决策问题的数学模型,通过模糊聚类方法,确定压力检测点的最优分类。针对节点压力部分未知的管网病态参数修正问题即管网管元摩阻系数反演问题,建立油田注水管网摩阻系数反演目标函数模型。采用粒子群算法、模拟退火算法对多变量、多参数管网摩阻系数反演问题进行迭代寻优。针对实时信息监测系统仅在主要节点安装压力、流量监测装置这一问题,建立油田注水管网状态估计数学模型。分别采用禁忌搜索算法、模拟退火算法对该模型进行了迭代求解。计算结果表明,由部分已知节点参数估算管网运行状态是可行的。建立了一套油田注水模拟装置,将上述管网参数修正算法和状态估计方法应用到该装置上,利用该模拟装置的实测数据对算法进行了修正和验证,证明算法的正确性。
王雅宁[4]（2020）在《考虑港口失效风险的班轮运输轴辐式网络优化》文中研究指明集装箱班轮轴辐式运输网络设计主要包含选址与配置两个问题,属于班轮公司战略性规划问题,由于其设计周期长导致设计中存在诸多不确定性因素,枢纽港是否正常运行是其中的一项重要不确定性因素。恶劣天气、战争、恐怖袭击等突发事件都将影响枢纽港的正常运营,从而影响班轮运输的中转与货物的准班率,降低收益的同时影响客户对班轮公司的满意度。因此,本文在设计班轮运输网络阶段考虑港口失效风险,提高网络的可靠性,降低港口不确定性对班轮公司的影响。首先,本文对港口失效进行界定分为部分失效与完全失效问题,对部分失效问题引入流量通过函数刻画枢纽港中转能力不足造成的额外成本,确定枢纽港口中转能力受限情形下枢纽选址模型,优化网络支线港配置,平衡网络中集装箱流分配,降低因枢纽港中转能力不足造成货物延迟等问题的影响;对于完全失效问题,提出预先配置备选枢纽的备份策略,引入备选枢纽港变量,构建未受失效事件影响的正常运输成本与失效情形下重置路径成本最小化的整数规划模型,主动应对网络中的潜在风险,避免港口完全失效引起的网络局部瘫痪。根据本文建立模型,设计粒子群结合禁忌搜索的混合式算法,利用粒子群全局搜索能力求得较好的初始解,通过禁忌搜索算法开发邻域对解进行优化。基于亚欧航线进行算例分析,通过实验结果表明,在规划期考虑港口失效风险可有效的降低潜在的集装箱流损失,平衡各枢纽港间的通过流量,比较考虑失效问题与不考虑失效问题的网络运输情况发现,在设计阶段考虑港口失效可减少网络中损失的集装箱流,提高网络的可靠性,最大化降低班轮公司的潜在损失。同时在不同的失效情景下存在部分枢纽港口重复选择,在实际中应加强类似枢纽港口的建设,提高其应对风险能力,从而确保网络的正常运行。
陈彦虎[5]（2020）在《地震波形指示反演方法、原理及其应用》文中进行了进一步梳理随着油田勘探开发的不断深入,超薄储层和非常规储层甜点刻画等对反演技术提出了越来越高的要求。本文系统总结了主流地震反演技术的研究现状和局限性,认为高分辨率反演的核心和难点在于如何获得高于地震分辨率的高频部分,目前的反演技术高频部分得获得主要依靠井插值或者随机模拟,存在反演结果过于模型化或者随机性强的问题,无法满足薄精细储层预测的需求。研究发现相似的岩性组合往往具有相似的地震波形,但是测井曲线由于高频信息的差异导致了相似性较低,通过对测井曲线逐步降低频率滤波,发现当测井曲线滤波到100-200Hz,甚至到200-300Hz,就具有了和地震波形相当的相似性,建立了低频地震波形与高频测井信息的内在联系,奠定了地震波形指示反演的理论基础。在地震波形分类和地震沉积学技术基础上,引入具有纵向高分辨率的测井曲线,建立了地震波形指示反演方法（Seismic Meme Inversion,简称SMI）。该方法通过地震波形高效动态聚类,建立了地震波形结构与高频测井曲线结构的映射关系,提高了反演结果的纵向分辨率和横向分辨率,使地震反演的分辨率提高到了 2-3m;通过构建不同地震相类型的贝叶斯反演框架,实现了真正意义上的相控反演。为了验证波形指示反演和波形指示模拟方法的应用效果,利用Marmousi模型与模拟薄储层、砂体叠置、煤层强反射屏蔽砂岩和页岩裂缝孔隙度等4种不同地质条件的正演地质模型开展波形指示反演实验,实验结果表明地震波形指示反演可以预测2-3m的薄储层,证明了方法的合理性和反演结果的高精度。利用陆相薄储层资料、煤层强屏蔽下的薄砂岩资料和海相页岩气裂缝孔隙度参数模拟三个实例论证了地震波形指示反演在不同地质条件下的应用效果。利用大庆长垣典型的陆相薄互层实际资料开展了波形指示反演,波形指示反演能识别2-3m的薄互层,并且反演精度高,参与井和验证井吻合率达到了 90%和80%。地震波形指示反演技术为薄储层预测提供一种全新的思路;利用准噶尔盆地侏罗系煤层强屏蔽下的薄砂岩预测结果表明,地震波形指示反演可以有效地避免煤层强反射强同相轴的影响,可以准确预煤下2-8m的薄砂岩;利用四川盆地川南龙马溪组页岩实例表明,地震波形指示模拟实现了裂缝孔隙度的定量预测,通过和测井曲线和蚂蚁体等地震几何属性对比,验证了裂缝孔隙度模拟的可靠性。地震波形指示反演通过地震波形驱动测井曲线实现高分辨率反演,反演结果突破了地震分辨率的极限,为薄储层预测、高分辨率储层参数模拟提供了一种新的技术思路,具有重要的现实应用意义。
徐瑛程[6]（2020）在《大规模MIMO系统中低复杂度信号检测算法研究》文中研究说明大规模MIMO技术作为第5代无线通信系统的关键技术之一,以其高效的频谱使用效率、高速的信息传输速率和抗干扰能力强的特点成为无线通信领域的一个重要研究热点。但是随着系统规模的增大,基站端接收机信号处理的复杂度成为一个亟待解决的问题。本文基于大规模MIMO的系统模型及其信道特性,研究了现有的大规模MIMO系统信号检测几种常用算法,重点研究了两种线性检测算法——迫零和最小均方误差检测算法。随着大规模MIMO系统的天线数目增加,迫零检测和线性最小均方误差检测算法的计算复杂度较高,因此本文旨在设计并实现大规模MIMO系统上行链路中的低复杂度信号检测算法。近似矩阵求逆法和线性方程组近似解迭代法是两种通过避免矩阵求逆运算来降低计算复杂度的检测算法。本文详细分析近似法与迭代法的特性及其收敛性,针对Newton近似矩阵求逆法初始迭代矩阵计算复杂度高以及线性方程组迭代法收敛速度慢等问题,通过理论分析及数学推导得到Newton近似矩阵求逆法迭代与线性方程组迭代方法迭代次数间的函数对应关系,从而对Newton迭代算法的迭代初始矩阵进行改进,使改进的Newton迭代法在较低计算复杂度的条件下能够以更快的收敛速度得到近似最优解。本文针对迭代法在收发天线数相同时性能欠佳的问题,详细研究了动态禁忌搜索（RTS）算法在大规模MIMO系统信号检测中的应用,针对RTS算法中初始解向量计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于逐次超松弛迭代（SOR）计算初始解向量的改进的SOR-RTS算法,从而有效地降低了RTS算法的计算复杂度。然后针对改进的SOR-RTS算法在高阶调制的大规模MIMO系统中检测性能较差的问题,在改进的SORRTS算法的搜索迭代过程中对初始解向量进行随机化处理,以提升大规模MIMO系统高阶调制时的检测性能。通过理论分析以及仿真实验结果证明:在不同天线配置以及调制阶数的大规模MIMO系统中,引入随机化初始解向量的SOR-RTS算法在高阶调制下能以较低的计算复杂度渐进达到最大似然检测算法（ML）的误比特率性能。
杨建新[7]（2019）在《国土空间开发布局优化方法研究 ——以武汉市为例》文中研究表明面对资源约束趋紧、生态环境恶化、空间开发失序等制约我国社会经济可持续发展的现实困境,我国提出了全面推进生态文明建设的重大战略部署,并将国土空间优化作为实现生态文明建设的首要任务和根本途径。国土空间优化既包括宏观尺度的格局调整,注重区域主体功能协调与要素匹配,如陆海统筹发展、区域均衡发展、城乡融合发展等;同时也包括微观尺度的布局优化,注重空间具体用途和功能的配置与落地,如城镇、农业及生态功能空间的布局与协调。随着我国生态文明建设的深度推进,新时代国土空间优化的内涵和需求也随之变化,而如何从生态文明视角出发,以生态文明理念指导国土空间开发布局优化的实践操作则是当前区域生态文明建设面临的关键问题之一。其中,如何根据国土空间的社会、经济及生态属性,合理布局农业生产空间和生态保护空间,划定空间开发底线,并在此基础上引导构建科学合理的城镇建设空间布局,形成人口、资源与环境相协调,社会、经济与生态效益相统一的国土空间开发布局,则是解决当前我国社会经济发展所面临问题的重要途径,也是当前生态文明建设的紧迫任务。本文以市县层面国土空间开发布局优化作为研究切入点,在生态文明建设理论视角之下,采用系统动力学、超多目标优化、空间分析、空间模拟、机器学习等技术方法,就市县层面国土空间数量结构优化、空间开发底线划定、城镇开发建设布局模拟优化等国土空间开发布局优化的核心问题进行研究,以解决问题为基本导向选择行之有效的模型方法,并就技术方法中存在的不足之处提出针对性的改进方案,最终构建一套切实可行的国土空间开发布局优化技术方法体系,并进行实证应用研究。本研究的主要研究内容、结论如下:（1）梳理国内外研究现状,对当前国土空间数量结构优化、空间开发底线划定（包括永久基本农田保护区划定和生态网络空间构建）、城镇开发建设布局模拟与优化等相关技术方法的研究进展进行总结,分析其当前不足之处和未来发展趋势。通过文献研究明确了生态文明的基本概念内涵,并基于本文研究目的对“国土空间开发”相关概念进行辨析和界定。特别是明确了生态文明视角下国土空间开发布局优化的内涵与要求,即:协调生态、农业及城镇空间布局,统筹社会、经济及生态效益,强化底线管控、引导合理开发,注重布局与功能匹配。（2）把握区域国土空间开发演变的历史特征,提高空间认知水平,是开展国土空间开发布局优化的基础。传统利用转移矩阵以及基于转移矩阵构建的模型指数进行国土空间开发演变特征分析的研究方法没有充分利用转移矩阵中包含的结构变化信息,难以揭示国土空间开发演变的稳定性和系统性过程与模式,也无助于将国土空间开发演变过程、模式与区域社会经济活动相联系。针对这一不足之处,本研究提出使用层次化的强度分析框架并进行改进以准确探析并直观反映多种国土空间利用类型转换过程中的稳定性和系统性模式,以帮助决策者抓住国土空间开发演变过程的系统性特征,制定具有可操作性国土空间开发策略,辅助研究人员构建针对性的国土空间数量结构演变和空间布局模拟模型,从而提高模型结果的可靠性。利用转移矩阵和层次化强度分析框架分析识别武汉市国土空间开发演变特征和规律,结果表明武汉市国土空间具有农业生产空间比重高,城大镇小,村庄密集及绿色生态空间减少的基本特征,城镇建设空间布局表现出近域扩张、轴向拓展、圈层整合的演变模式。在此变化过程中,农业生产空间→绿色生态空间、农业生产空间→乡村生活空间、农业生产空间→城镇建设空间等转换过程是表现为稳定地倾向性系统转换模式,农业生产空间→其他生态空间、绿色生态空间→水体生态空间、乡村生活空间→水体生态空间、水体生态空间→农业生产空间、以及水体生态空间→绿色生态空间等转换过程则表现为稳定地避免性系统转换模式。（3）国土空间数量结构优化是国土空间开发布局优化的基础前提。传统国土空间数量结构优化方法将国土空间数量结构的形成看作数理方程的推导,割裂了国土空间数量结构演变与其所处的自然、社会及经济环境变化的整体性、系统性和动态关联性关系,仅停留在对国土空间面积和比例的客观叙述,缺乏原因和机理的考虑,欠缺实际的政策指导性。针对这一不足之处,本研究将系统动力学仿真模型与超多目标进化优化算法进行深度耦合,通过系统动力学模型将国土空间数量结构的形成与演变同社会、经济及资源环境因子相耦合,按照“优化政策、适应环境、提升效益、追求稳定”的基本原则,借助高性能并行计算技术和超多目标优化技术搜索使得国土空间开发的社会、经济及生态效益综合优化的鲁棒性决策因子,并结合历史经验和专家知识识别系统可适应、可承受的外部环境因子,构建国土空间数量结构仿真优化模型,并进行情景分析。将构建的国土空间数量结构演变系统动力学模型和超多目标优化模型应用于武汉市,其中基于系统动力学的探索性分析结果表明,武汉市国土空间数量结构演变表现出不同的发展趋势和行为模式,既有正向的、良性的系统变化模式,也有负向的、恶性的系统退化模式,因此需进行政策优化,引导国土空间数量结构的良性循环。结合基于超多目标进化优化的定量分析结果和基于专家知识的定性分析结果构建了武汉市国土空间数量结构优化的生态导向和经济导向决策情景。生态导向决策情境下武汉市2035年城镇建设用地面积为1844.21km2,耕地面积为2255.15km2,而经济决策导向情境下将达到2931.17km2,耕地面积仅有1269.70km2,面临较大的区域粮食安全风险。（4）划定国土空间开发底线,锚定农业生产空间和生态保护空间底线,强化底线约束是生态文明背景下国土空间开发布局优化的内在要求,主要包括永久基本农田保护区划定和生态网络空间构建。传统直接基于耕地质量指数排序划定永久基本农田保护区的方法因未考虑空间集聚信息,会使得划定的保护区分散破碎化,不利于基本农田的规模化经营以及保护与管理。针对这一不足之处,本研究从基本农田“高质量连片”这一基本要求出发,基于LESA耕地质量评价体系和AMEOBA空间非规则搜索聚类算法构建了既可反映耕地综合质量信息又能体现耕地空间集聚程度的优劣排序指数,然后结合国土空间数量结构优化结果划定研究区永久基本农田保护区。实证研究结果表明基于LESA评价体系和AMEOBA空间聚类算法划定的永久基本农田保护区符合武汉市耕地资源分布的基本特征,识别的永久基本农田保护区具有较好的空间聚集性。“斑块-廊道-基底”模式已成为当前生态网络空间构建的主要途径。基于适宜性评价结果采用GIS分析直接划定源地斑块存在导致源地斑块过于破碎化的风险,而基于源地斑块识别结果和最小累积阻力模型识别生态廊道的方法则会导致识别的廊道过多且无法指定廊道宽度,导致识别结果应用性不足。针对这些不足之处,本研究基于“宽松”理念提出生态源地及廊道识别方法的改进策略,其“宽松”性主要体现在:（1）适宜性评价过程中进行指标分级赋分时遵循较少分级原则;（2）采用移动窗口法平滑相近栅格单元的生态源地适宜性差异大小;（3）将源地斑块聚类为“源区”减少廊道数量;（4）基于最小累积阻力路径对应的最小累积阻力值逐渐提高最小累积阻力上限,构建累计阻力值等值线,从而增加路径（廊道）宽度。应用改进的生态网络构建方法,本研究在武汉市共识别陆生生态源地斑块263个,总面积1875.34km2,其中面积大于500ha的生态斑块有23个,总面积为1607.14km2,占生态斑块总面积的85.70%,平均斑块面积为6987.6ha,总体上大面积斑块占比较多,而小面积斑块占比较少,表明移动窗口法识别生态斑块能较好的避免斑块破碎化。根据源地斑块的空间分布特征,共勾绘“源区”9个,识别陆生廊道11条,有效的降低了廊道数量,并确定了差异化的廊道宽度。（5）城镇建设空间布局模拟是优化城镇开发建设布局的重要方法。基于元胞自动机模型对城镇开发建设布局进行多情景模拟与优化已发展较为成熟且应用广泛。传统元胞自动机模型以每个栅格作为空间开发单元,且没有考虑城镇空间开发建设过程中的不同模式,对城镇开发过程的表达不尽合理,也会使得模拟结果过于破碎化或过于紧凑而与实际不符。针对这一不足之处,本研究构建了基于斑块的地理元胞自动机模型（Patch-CA）,并将城镇开发过程分为跳跃型和连续型分别进行模拟,通过跳跃型和连续型开发的面积比例控制城镇建设空间布局的空间集聚程度。此外,构建的模型还允许控制城镇开发建设斑块的形状和大小,从而影响空间布局形态。针对模型参数较多、校正困难的问题,本研究使用历史变化数据拟合和遗传算法寻优相结合的解决思路对模型参数进行校正。该模拟模型可以很好地与国土空间数量结构优化结果和开发底线划定结果相结合,进行不同决策情景下的城镇建设空间布局模拟。将构建的城镇建设空间布局模拟模型应用于武汉市1996-2015的城镇建设布局变化模拟中,结果显示2015年模拟布局的相似性指数均值为0.4773,具有较高的模拟精度,模型可用于未来武汉市城镇建设布局模拟和情景预测。基于生态决策情景的预测结果表明未来武汉市2035年城镇开发建设规模适度,布局合理,城市内部生态网络结构保存完好,农田和坑塘水面等毛细生态要素也受到较好的保护,生态网络功能受城镇开发建设胁迫而下降的风险较小。（6）在湖北省武汉市进行实证应用,研究结果验证了本文所构建方法体系的可行性。本研究以湖北省武汉市为实证研究区,应用构建的国土空间开发布局优化技术体系,有效识别了武汉市国土空间开发演变模式特征,确定了国土空间数量结构的生态和经济决策情景,划定了永久基本农田保护区,优化了生态网络空间布局,并在此基础上模拟了不同决策情景下的武汉市城镇开发建设布局。以此为基础,提出了武汉市未来国土空间开发布局优化路径建议:首先,要坚守生态底线,以生态网络空间优化促进国土空间开发布局优化,建议武汉市未来采取“环-廊-楔-区”相互补充的生态网络构建策略,形成“两轴、两环、六楔、多廊、多区”的生态网络空间布局;其次,应调整耕地布局,发挥农业生产空间多重功能性,构建“点-片-带”相结合的永久基本农田布局,与城镇建设空间相互支撑融合,组团布局,营造良好的城市田园风貌,提出了打造城市周边农业景观点,建设高产农田建设带,提升农业生态保护区的优化路径;第三,应着力构建“多中心、网络化、组团式”城镇建设布局,顺应国土空间开发底线的约束和引导,以组团结构为基础,采取组团分散、组群集聚、轴向拓展、圈层整合的开发策略,构建“一主、六新、多组团”的网络化城镇建设空间布局。本文的创新之处主要体现在以下方面:（1）将国土空间数量结构演变系统动力学仿真模型与超多目标优化算法耦合,通过系统动力学模型将国土空间数量结构演变与社会、经济及资源环境因子相耦合,搜索使得国土空间数量结构的社会、经济及生态效益综合优化的鲁棒性决策因子,构建国土空间数量结构仿真优化决策模型。（2）本研究基于“宽松”理念,从生态源地斑块识别、斑块空间聚合以及廊道识别等方面对传统生态源地和生态廊道识别方法进行改进,提出了一套改进的基于绿色基础设施评估的区域生态网络构建研究框架。（3）本研究构建了基于斑块的地理元胞自动机模型进行城镇建设空间布局模拟,并将城镇开发建设过程分为跳跃型和连续型进行模拟分析,实现了对城镇空间布局演变过程和模式的协调耦合控制,并提出了基于历史数据和优化算法的模型参数自校正方法。
周俊[8]（2012）在《基于HMM连续语音识别中关键技术的改进算法研究》文中进行了进一步梳理语音是人类最自然、最方便的交流工具。在现场交流中，它传播速度快，可以在黑暗中便捷的传播，是图片、文字或者按钮等其他视觉、触觉信息无法替代的工具。随着计算机技术的发展，和计算机进行语言交流，使之理解人类语言成为人们的梦想和追求，而实现它的首要前提是使机器能够识别人类语言，即语音识别。语音识别技术已取得巨大成就，形成了隐马尔可夫模型（HMM）等有效识别技术，但语音识别仍存在着一系列问题亟待解决与改进，如对环境和说话人的自适应性、抗噪声干扰性、声音模型和语言模型的完善化、训练工作量和识别速度的优化等。本文以提高语音识别对环境的适应性及优化识别算法为主要目的，基于现代信号处理理论提出了一些新算法和新方案。主要内容和创新性成果如下：1.分析了语音识别技术的现状和现有理论，并指出存在的不足。2.为了降低语音信号特征参数求解算法的复杂性，针对基音周期，本文提出了利用变长短时自相关函数和变长短时平均幅度差函数计算。这些方法通过降低加、乘法计算次数来减少计算量，原理上也体现了数学中滑动平均的思想。仿真实验结果表明，与原有的短时自相关和短时平均幅度差函数方法比较，新算法在估计准确率相同的情况下，可节省50%的计算时间，大大提高了算法的效率。3.针对线谱频率参数，本文分析了求解原理和计算过程，提出先求的根来确定参数的所在区间，然后再利用二分法进一步迭代缩小区间的新算法，相较于固定步长的算法，迭代次数要少很多。仿真实验及分析表明，新算法与其他三种传统算法相比，各种运算次数明显减少，乘法运输量仅为其他算法的13%58%，且更加易于工程实现。4.语音端点的检测是语音识别的一个重要组成部分。传统的基于能量或过零率等特征的语音端点检测，在强噪声环境下，往往不能达到理想效果。实践表明直接通过人眼对语音波形图或频谱图进行端点检测往往比使用传统的自动检测方法更好,所以用图形处理替代人眼识别可得到一种新的端点检测方法，实验表明该方法效果良好。5.针对HMM方法的训练经常趋于局部优化的缺点，提出采用禁止搜索算法进行HMM识别的全局优化。利用禁止搜索算法的短期记忆、广义启发的全局搜索特点，使HMM模型参数达到全局优化，论文给出了禁止搜索算法作用于HMM的详细步骤，统计仿真实验结果表明，TS-HMM能更好的达到全局最优。
唐建[9]（2006）在《矢量量化码书设计与矢量量化应用研究》文中提出伴随着信息与通信等领域的迅速发展，大量的语音、图像等多媒体信息要进行存储、处理与传输，需要很大的存储空间和信道带宽。为了提高存储效率和减小存储空间，在允许的失真条件下，应尽可能地消除媒体信息中的冗余信息。矢量量化技术作为一种有效的有损压缩技术，具有压缩比大、解码算法简单的特点，而成为语音、图像压缩编码的重要技术之一。矢量量化（VQ）技术不单是用于信息压缩，现已发展到说话人识别、数字水印、语音识别、图像识别、文献检索等领域。因此，矢量量化技术具有重要的研究价值。 矢量量化有三个方面的关键技术：码书设计、码字搜索和码字索引分配，其中码书设计是首要问题。码书设计的主要目标是找到训练矢量的一个最佳分类，即将M个k维的训练矢量分成N个类别的最佳方案。压缩编码，基于矢量量化的说话人识别，和基于矢量量化的数字水印都需要一个性能良好的码书。本文重点分析了经典的码书设计算法，研究了改进方案和码书优化算法。在此基础上，进一步地结合语音信号处理和图像处理有关理论和技术，研究了新的矢量量化说话人识别方案和矢量量化数字水印技术。 本文的主要工作和特色如下： 1．码书设计经典算法LBG得到了广泛应用，但该算法一般得到一个局部最优码书。利用进化算法优化码书是近年来的一个重要研究方向，其关键是需求合理的优化方案和优化搜索方法。目前有基于码书和基于训练矢量划分两种方案，但这两种方案将导致进化算法的优化搜索空间过大，要优化的维数分别是M和N×k，而目前的进化算法还难以有效解决高维的优化，优化效果不明显。本文针对上述两种方案存在的问题，提出了基于最近邻划分变异／矢量空间状态优化的方案。基于该方案，优化搜索在与矢量同维的低维空间中进行，编码空间相对较小，有利于优化算法的性能发挥，可有效地提高码书性能。 2．为了提高码书优化算法的效率，本文分析了进化规划（EP）、概率密度估计算法（EDA）、粒子群优化（PSO）等方法在应用于矢量量化方面存在的问题，并针对性地提出了两种新的混合型优化方法，及相应的码书优化算法： 1)基于概率密度估计算法的进化规划码书设计算法。EP具有找到全局最优码书的进化趋势，但其以变异算子为主要的进化操作，收敛较慢，引入EDA通过概率估计，预测最优个体，为EP提供搜索方向，加速算法的收敛。
杨敬[10]（2006）在《禁忌搜索与SQP相结合的混合优化算法研究》文中进行了进一步梳理本文对禁忌搜索算法作出改进,提出了一种解决带约束连续优化问题的禁忌搜索算法和一种解决混合整数规划问题的禁忌搜索算法。本文主要的研究成果和创新点包括: （1）提出了一种适用于TS的约束处理机制。已有的连续禁忌搜索算法都只能解决无约束连续优化问题。由于TS在搜索过程中产生的邻域候选解都具有一定的随机性,这种随机性使它无法满足各种约束条件。而目前用于启发式算法的约束处理方式基本上基于惩罚函数法,但是惩罚函数法只能对不可行解进行惩罚而无法将其迅速引导到可行区域。因此,本文提出了一种能具有将不可行解快速引导到可行区域的约束处理机制。通过对多个约束进行加权汇总为一个函数,然后利用SQP超线性的局部收敛性能将不可行的邻域候选解迅速地引导到附近的可行区域去。仿真结果表明,在TS中,采用本约束方法是可行的,优于一般的约束处理方式,TS结合该种约束处理机制后能够有效地搜索全局最优。 （2）提出了一种使用解决混合整数规划问题的禁忌搜索算法。通过对一般混合整数规划模型的分析,可以知道一旦给定混合整数规划模型的整型分量,那么模型就可以转为为一个普通的非线性规划问题。针对该特性,提出了一个具有两层嵌套构架的禁忌搜索算法。在外层,禁忌搜索算法用于最佳整型变量地遍历,而内层则充分利用SQP对NLP子优化问题进行快速求解。仿真结果表明,在解决混合整数规划问题时候,该方法与传统解决MINLP问题的算法相比,能够有效地避免陷入局部最优。 （3）将本文提出的解决MINLP问题的TS算法应用到换热网络过程中去。通过对换热网络的深入分析,提出了一套根据换热网络结构自动建立参数优化模型的机制。当TS在外层给定换热网络流股匹配后,在内层将对自动建立相应的换热单元参数优化模型进行SQP求解。仿真结果表明在内层采用自动建模的机制相对传统的换热网络方法而言,大大降低了辅助决策变量的维数,提高了计算效率。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 定位算法研究发展 |
| 1.2.2 导航算法研究发展 |
| 1.3 论文组织架构 |
| 第二章 系统方案设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 系统架构 |
| 2.3 定位与导航方案设计 |
| 2.3.1 定位方案设计 |
| 2.3.2 导航方案设计 |
| 2.4 机器人控制方案设计 |
| 2.4.1 控制系统硬件结构 |
| 2.4.2 控制系统软件算法 |
| 2.5 机器人管理平台方案设计 |
| 2.5.1 设备接入 |
| 2.5.2 消息通信 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于QR二维码定位模型研究 |
| 3.1 二维码识别算法概述 |
| 3.1.1 二维码介绍 |
| 3.1.2 二维码优缺点对比分析 |
| 3.1.3 QR二维码结构分析 |
| 3.1.4 QR二维码检测研究 |
| 3.2 系统标定 |
| 3.2.1 单相机单投影仪标定 |
| 3.2.2 坐标系标定 |
| 3.3 基于QR二维码的定位模型 |
| 3.3.1 QR二维码图像预处理 |
| 3.3.2 QR二维码图像中心定位 |
| 3.3.3 QR二维码图像解码识别 |
| 3.3.4 移动机器人位姿确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 移动机器人路径规划算法研究 |
| 4.1 环境建模 |
| 4.2 A*算法研究及优化 |
| 4.2.1 A*算法概述 |
| 4.2.2 A*算法的实现流程 |
| 4.2.3 A*算法的优化 |
| 4.2.4 仿真对比分析 |
| 4.3 蚁群算法研究及优化 |
| 4.3.1 蚁群算法介绍 |
| 4.3.2 蚁群算法的实现 |
| 4.3.3 蚁群算法中信息素影响 |
| 4.4 混合路径规划算法 |
| 4.4.1 结合A*与蚁群算法 |
| 4.4.2 死锁问题 |
| 4.4.3 实现步骤 |
| 4.4.4 仿真对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 移动机器人室内定位导航实验验证 |
| 5.1 实验硬件平台搭建 |
| 5.2 实验软件平台开发 |
| 5.2.1 执行流程 |
| 5.2.2 后端处理 |
| 5.2.3 数据通信 |
| 5.2.4 前端设计 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 定位功能测试 |
| 5.3.2 导航功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器人定位技术的研究现状 |
| 1.2.2 基于视觉SLAM的研究现状 |
| 1.2.3 视觉和惯性融合的SLAM研究现状 |
| 1.2.4 机器人路径规划技术研究现状 |
| 1.2.5 导航技术研究难点 |
| 1.3 论文的研究内容与组织架构 |
| 第2章 基于单目直接法与惯性信息融合的SLAM系统构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维空间物体的位置和姿态变换 |
| 2.2.1 相机投影模型 |
| 2.2.2 李群和李代数 |
| 2.3 融合惯性信息的单目视觉SLAM系统构建 |
| 2.3.1 基于单目直接法的位姿估计 |
| 2.3.2 惯性测量单元数据的预处理 |
| 2.3.3 视觉惯性系统的初始化过程 |
| 2.3.4 基于紧耦合的滑动窗口非线性优化 |
| 2.3.5 基于图像帧边缘化的历史信息保留 |
| 2.4 基于直接法与IMU融合的定位实验 |
| 2.4.1 基于 Euroc 数据集的仿真实验 |
| 2.4.2 实际场景下的定位实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 稠密点云地图及栅格地图构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于超像素分割的稠密点云地图构建 |
| 3.2.1 基于超像素的图像分割 |
| 3.2.2 基于双重投影匹配算法的错误检测 |
| 3.2.3 平面拟合与错误剔除 |
| 3.3 结合高度信息的二维栅格地图构建 |
| 3.3.1 八叉树地图构建 |
| 3.3.2 融合高度信息的二维栅格地图构建 |
| 3.4 地图构建实验 |
| 3.4.1 评价指标 |
| 3.4.2 稠密点云地图构建实验 |
| 3.4.3 二维栅格地图构建实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进布谷鸟算法的机器人路径规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 布谷鸟搜索算法 |
| 4.2.1 布谷鸟搜索算法原理 |
| 4.2.2 布谷鸟搜索算法的分析 |
| 4.3 改进的布谷鸟搜索算法 |
| 4.4 基于改进的布谷鸟算法的路径规划 |
| 4.4.1 环境建模 |
| 4.4.2 鸟巢位置的设定 |
| 4.4.3 初始化种群的生成 |
| 4.4.4 鸟巢位置元素的约束条件设置 |
| 4.4.5 适应度函数的设定 |
| 4.4.6 鸟巢位置搜索过程 |
| 4.4.7 基于改进布谷鸟算法的路径规划流程 |
| 4.5 基于离散布谷鸟算法的全局路径规划 |
| 4.5.1 任务描述 |
| 4.5.2 基于离散布谷算法的全局路径规划具体步骤 |
| 4.5.3 全局路径规划流程 |
| 4.6 路径规划实验 |
| 4.6.1 对比实验参数设置 |
| 4.6.2 路径规划仿真实验及分析 |
| 4.6.3 多个子任务的全局路径规划实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 油田注水系统模拟装置建立 |
| 2.1 油田注水系统模拟装置设计 |
| 2.1.1 管网系统所需材料 |
| 2.1.2 上层模拟管网系统 |
| 2.1.3 中间模拟井装置 |
| 2.1.4 下层回水管网设计 |
| 2.1.5 其它结构设计 |
| 2.2 数据采集与控制 |
| 2.2.1 控制原理与方法 |
| 2.2.2 油田注水装置数据获取 |
| 2.2.3 电控柜设计 |
| 2.3 油田注水管网实物模型 |
| 第三章 油田注水管网数学模型的建立 |
| 3.1 管元数学模型 |
| 3.2 单元的数学模型 |
| 3.3 油田注水管网系统的总体方程 |
| 第四章 油田注水管网系统仿真计算 |
| 4.1 拟牛顿法 |
| 4.2 最小二乘法 |
| 4.3 实例计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 油田注水管网病态参数修正 |
| 5.1 油田注水管网参数反演的数学模型建立 |
| 5.1.1 油田注水管网反演方程的建立 |
| 5.1.2 压力测试点的分布规律研究 |
| 5.2 基于粒子群算法的油田注水管网摩阻系数反演 |
| 5.2.1 粒子群算法概述 |
| 5.2.2 粒子群算法及其改进 |
| 5.2.3 基于粒子群算法的摩阻系数反演实现步骤 |
| 5.3 基于模拟退火算法的油田注水管网摩阻系数反演 |
| 5.3.1 模拟退火算法概述 |
| 5.3.2 模拟退火算法及其参数说明 |
| 5.3.3 基于模拟退火算法的摩阻系数反演实现步骤 |
| 5.4 实例计算I |
| 5.4.1 粒子群算法对摩阻系数反演 |
| 5.4.2 模拟退火算法对摩阻系数反演 |
| 5.5 实例计算II |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 油田注水管网状态估计 |
| 6.1 油田注水管网状态估计目标函数的选择 |
| 6.2 基于禁忌搜索算法的油田注水管网状态估计 |
| 6.2.1 禁忌搜索算法概述 |
| 6.2.2 禁忌搜索算法关键参数说明 |
| 6.2.3 基于禁忌搜索算法的油田注水管网状态估计实现步骤 |
| 6.3 基于模拟退火算法的油田注水管网状态估计 |
| 6.4 实例计算I |
| 6.4.1 基于禁忌搜索算法的油田注水管网状态估计 |
| 6.4.2 基于模拟退火算法的油田注水管网状态估计 |
| 6.5 实例计算II |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章及研究成果目录 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 班轮运输网络研究现状分析 |
| 1.2.2 班轮运输枢纽选址问题研究现状分析 |
| 1.2.3 考虑节点不确定下研究文献分析 |
| 1.2.4 文献综述小结 |
| 1.3 研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 2 班轮运输网络相关理论基础 |
| 2.1 班轮运输网络航线相关理论 |
| 2.1.1 班轮航线网络类型 |
| 2.1.2 轴辐式网络类型 |
| 2.1.3 轴辐式网络选址模型介绍 |
| 2.2 枢纽港口面临主要失效风险界定与分析 |
| 2.2.1 部分失效风险分析 |
| 2.2.2 完全失效风险分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 班轮运输轴辐式网络枢纽港口部分失效问题 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 考虑枢纽港口部分失效问题描述 |
| 3.1.2 考虑枢纽港口部分失效模型假设 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 参数描述 |
| 3.2.2 模型变量 |
| 3.2.3 模型构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 班轮运输轴辐式网络枢纽港口完全失效问题 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 考虑枢纽港口完全失效问题描述 |
| 4.1.2 考虑枢纽港口完全失效模型假设 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 参数描述 |
| 4.2.2 模型变量 |
| 4.2.3 模型构建 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 考虑港口失效问题算法设计 |
| 5.1 主要启发式算法介绍与比较 |
| 5.2 考虑港口失效问题所用算法概述 |
| 5.2.1 粒子群算法(PSO) |
| 5.2.2 禁忌搜索算法(TS) |
| 5.3 考虑港口失效问题算法实现 |
| 5.3.1 粒子群算法设计 |
| 5.3.2 禁忌搜索算法设计 |
| 5.3.3 结合禁忌搜索混合式算法实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 算例分析 |
| 6.1 基础数据及参数设定 |
| 6.1.1 基础数据 |
| 6.1.2 算法参数 |
| 6.1.3 算法收敛图 |
| 6.2 考虑枢纽港口部分失效求解结果 |
| 6.3 考虑枢纽港口完全失效求解结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景与研究目的、意义 |
| 1.2 地震反演技术研究现状 |
| 1.3 传统反演技术存在的局限性 |
| 1.4 论文研究思路与研究内容 |
| 1.5 论文完成的工作量 |
| 1.6 论文取得的创新性成果 |
| 第2章 地震波形指示反演理论基础 |
| 2.1 地震纵向分辨率和横向分辨率的探讨 |
| 2.2 基于褶积模型的地震反演技术 |
| 2.3 地震波形分类技术 |
| 2.4 地震沉积学技术 |
| 第3章 地震波形指示反演方法及原理 |
| 3.1 地震波形结构特征的量化分析 |
| 3.2 地震波形与测井高频信息的内在联系 |
| 3.3 地震波形指示反演基本原理与流程 |
| 3.4 地震波形指示反演算法实现 |
| 3.5 地震波形指示反演与模拟 |
| 3.6 地震波形反演的相控特征 |
| 3.7 地震波形指示反演特色 |
| 第4章 正演模型方法验证 |
| 4.1 Marmousi模型正演实验 |
| 4.2 薄互层模型正演实验 |
| 4.3 薄砂体叠置模型正演实验 |
| 4.4 强屏蔽薄砂体模型正演实验 |
| 4.5 裂缝型薄储层模型正演实验 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 陆相薄互层砂岩预测实例 |
| 5.1 区域地质概况 |
| 5.2 研究区储层特征 |
| 5.3 地震波形指示反演预测薄互层 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 煤层强屏蔽薄砂岩预测实例 |
| 6.1 区域地质概况 |
| 6.2 研究区储层特征 |
| 6.3 地震波形指示反演预测煤层强屏蔽薄砂岩 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 海相页岩裂缝孔隙度预测实例 |
| 7.1 区域地质概况 |
| 7.2 龙马溪组裂缝发育特征 |
| 7.3 页岩岩石物理建模 |
| 7.4 地震波形指示模拟定量预测裂缝型孔隙度 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 |
| 第2章 MIMO系统的信号检测算法 |
| 2.1 系统模型 |
| 2.1.1 MIMO信号检测模型 |
| 2.1.2 大规模MIMO的信道硬化现象 |
| 2.2 线性检测算法 |
| 2.2.1 匹配滤波器(MF)检测算法 |
| 2.2.2 迫零(ZF)检测算法 |
| 2.2.3 最小均方误差(MMSE)检测算法 |
| 2.3 非线性检测算法 |
| 2.3.1 最大似然检测算法 |
| 2.3.2 串行干扰消除(SIC)算法 |
| 2.4 仿真性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Newton迭代的低复杂度检测算法研究 |
| 3.1 基于近似矩阵求逆的检测算法 |
| 3.1.1 Neumann级数展开法 |
| 3.1.2 Newton迭代法 |
| 3.2 线性方程组近似解向量的迭代方法 |
| 3.2.1 迭代法的一般形式 |
| 3.2.2 基于Jacobi迭代的MMSE检测算法 |
| 3.2.3 基于Richardson迭代的MMSE检测算法 |
| 3.2.4 基于SOR迭代的MMSE检测算法 |
| 3.3 改进Newton迭代检测算法 |
| 3.3.1 两种低复杂度算法的关系 |
| 3.3.2 改进迭代初始矩阵的Newton算法 |
| 3.4 复杂度分析 |
| 3.4.1 MMSE检测算法的复杂度 |
| 3.4.2 近似法的计算复杂度 |
| 3.4.3 迭代算法的复杂度 |
| 3.4.4 改进Newton迭代算法的复杂度 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 算法复杂度仿真 |
| 3.5.2 算法性能仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于RTS算法的低复杂度信号检测算法研究 |
| 4.1 RTS算法原理 |
| 4.1.1 邻域空间 |
| 4.1.2 搜索迭代过程 |
| 4.1.3 复杂度与仿真性能分析 |
| 4.2 基于RTS算法的低复杂度检测算法 |
| 4.2.1 SOR-RTS算法 |
| 4.2.2 基于随机化的SOR-RTS算法 |
| 4.2.3 复杂度分析 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国土空间数量结构优化方法 |
| 1.3.2 国土空间开发布局优化方法 |
| 1.3.3 生态网络空间布局优化方法 |
| 1.3.4 永久基本农田保护区划定方法 |
| 1.4 研究体系 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 第二章 国土空间开发布局优化基础理论与技术思路 |
| 2.1 基本概念界定 |
| 2.1.1 生态文明 |
| 2.1.2 国土空间开发 |
| 2.1.3 城镇开发建设适宜性 |
| 2.1.4 国土空间数量结构 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 区位理论 |
| 2.2.3 复杂系统理论 |
| 2.2.4 景观生态学理论 |
| 2.3 国土空间分类及其衔接体系构建 |
| 2.4 生态文明视角下国土空间开发布局优化内涵 |
| 2.5 国土空间开发布局优化方法体系构建原则与思路 |
| 2.5.1 方法体系构建基本原则 |
| 2.5.2 方法体系构建总体思路 |
| 第三章 基于SD-MOEA模型的国土空间数量结构优化方法研究 |
| 3.1 基于强度分析框架的国土空间开发演变模式识别 |
| 3.1.1 国土空间转移矩阵 |
| 3.1.2 国土空间开发演变稳定性和系统性模式识别 |
| 3.2 基于SD模型的国土空间数量结构演变分析 |
| 3.2.1 系统动力学概述 |
| 3.2.2 国土空间数量结构演变的SD模型构建 |
| 3.2.3 基于SD模型的国土空间数量结构演变探索性分析 |
| 3.3 基于SD-MOEA耦合模型的国土空间数量结构决策优化 |
| 3.3.1 国土空间数量结构决策优化模型总体框架 |
| 3.3.2 SD-MOEA优化模型决策因子设定 |
| 3.3.3 SD-MOEA优化模型目标函数设定 |
| 3.3.4 SD-MOEA优化模型约束条件设定 |
| 3.3.5 自适应超多目标进化优化算法(MOEA) |
| 3.3.6 决策因子鲁棒性分析及数量结构优化决策情景构建 |
| 第四章 国土空间开发底线划定方法研究 |
| 4.1 基于GIA理念的生态网络空间布局优化研究 |
| 4.1.1 GIA模型概述 |
| 4.1.2 基于“宽松”策略的陆生生态网络空间构建 |
| 4.1.3 基于遥感方法的水生生态网络空间构建 |
| 4.1.4 GI要素生态重要性评估 |
| 4.1.5 生态网络空间布局优化 |
| 4.2 兼顾质量和空间集聚性的永久基本农田保护区划定研究 |
| 4.2.1 基于LESA体系的耕地综合质量评价 |
| 4.2.2 基于AMOEBA空间聚类算法的永久基本农田保护区划定 |
| 第五章 基于Patch-CA模型的城镇建设空间布局模拟方法研究 |
| 5.1 元胞自动机概述 |
| 5.1.1 CA模型基本原理 |
| 5.1.2 Patch-CA模型概述 |
| 5.2 基于Patch-CA的城镇建设空间布局模拟模型构建 |
| 5.2.1 城镇建设空间数量规模设定模块 |
| 5.2.2 基于机器学习模型的城镇开发建设适宜性评价模块 |
| 5.2.3 顾及空间开发过程的城镇建设空间布局配置模块 |
| 5.2.4 基于GA算法的Patch-CA模型自校正模块 |
| 5.3 基于Patch-CA模型的城镇建设空间布局多情景模拟 |
| 5.3.1 模型校正阶段 |
| 5.3.2 模型有效性验证阶段 |
| 5.3.3 城镇建设空间布局情景模拟 |
| 第六章 实证研究 |
| 6.1 武汉市概况与数据来源 |
| 6.1.1 武汉市概况 |
| 6.1.2 数据来源与处理 |
| 6.2 武汉市国土空间开发现状及演变特征分析 |
| 6.2.1 国土空间开发利用现状及存在问题分析 |
| 6.2.2 国土空间开发演变特征及驱动机制分析 |
| 6.2.3 国土空间开发演变系统性模式识别 |
| 6.3 武汉市国土空间数量结构优化 |
| 6.3.1 国土空间数量结构演变的SD模型构建 |
| 6.3.2 国土空间数量结构演变仿真与分析 |
| 6.3.3 国土空间数量结构演变的探索性分析 |
| 6.3.4 国土空间数量结构决策优化及情景分析 |
| 6.4 武汉市国土空间开发底线划定 |
| 6.4.1 生态网络空间布局优化 |
| 6.4.2 永久基本农田保护区划定 |
| 6.5 武汉市城镇建设空间布局模拟 |
| 6.5.1 城镇建设空间布局模拟模型构建 |
| 6.5.2 城镇建设空间布局情景预测 |
| 6.6 武汉市国土空间开发布局优化路径及政策建议 |
| 6.6.1 国土空间开发布局优化路径 |
| 6.6.2 国土空间开发布局优化政策建议 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究不足及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题的目的与意义 |
| 1.2 语音识别的发展与现状 |
| 1.2.1 国际语音识别技术 |
| 1.2.2 国内语音识别技术 |
| 1.3 目前存在的难题和未来发展的方向 |
| 1.4 本文主要研究的内容 |
| 第二章 语音识别概论 |
| 2.1 语音识别的基本概念 |
| 2.2 语音分析 |
| 2.2.1 傅里叶变换频谱分析 |
| 2.2.2 倒频谱分析 |
| 2.2.3 线性预测分析 |
| 2.2.4 小波变换 |
| 2.2.5 矢量量化 |
| 2.3 语音识别的特征参数的提取 |
| 2.3.1 短时平均能量、幅度和过零率 |
| 2.3.2 基音周期 |
| 2.3.3 线性预测参数 |
| 2.3.4 线性预测倒谱参数（LPCC） |
| 2.3.5 美尔频率倒谱参数（MFCC） |
| 2.3.6 线谱对参数（LSP） |
| 第三章 特征参数和端点检测的优化算法 |
| 3.1 基音周期的优化算法 |
| 3.1.1 VLAMDF 基音估计及其优化算法 |
| 3.1.2 VLAC 基音估计及其优化算法 |
| 3.1.3 仿真实验 |
| 3.2 线谱频率的优化算法 |
| 3.2.1 线谱频率分析 |
| 3.2.2 求解线谱频率的常用算法 |
| 3.2.3 求解线谱频率的新算法 |
| 3.2.4 仿真实验 |
| 3.3 基于图形的端点检测优化 |
| 3.3.1 传统语音信号的端点检测方法 |
| 3.3.2 基于图形的端点检测方法的基本原理 |
| 3.3.3 语音信号转换为图形信号的方法 |
| 3.3.4 仿真实验 |
| 第四章 隐马尔可夫模型优化算法 |
| 4.1 禁止搜索算法的基本原理 |
| 4.2 TS 算法的一般步骤 |
| 4.3 隐马尔可夫模型 |
| 4.3.1 HMM 的估计问题 |
| 4.3.2 HMM 的解码问题 |
| 4.3.3 HMM 的自适应问题 |
| 4.3.4 HMM 的整体识别过程 |
| 4.4 利用禁止搜索优化隐马尔可夫模型 |
| 4.4.1 一个简单的 5 状态 2 转移实例的应用 |
| 4.4.2 TS-HMM 的详细步骤过程 |
| 4.5 仿真实验 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 矢量量化技术的发展历史与研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作与特色 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要贡献与特色 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 矢量量化的基本原理 |
| 2.2.1 矢量量化的理论基础 |
| 2.2.2 矢量量化的定义 |
| 2.2.3 矢量量化的特点 |
| 2.3 矢量量化的目标函数 |
| 2.3.1 矢量失真描述 |
| 2.3.2 信号失真描述 |
| 2.4 最优矢量量化器的几个条件 |
| 2.4.1 两个基本必要条件 |
| 2.4.2 零边界概率条件 |
| 2.4.3 等误差条件 |
| 2.4.4 最优条件的充分性 |
| 2.5 编码速率与比特率、复杂度 |
| 2.5.1 编码速率和比特率 |
| 2.5.2 复杂度 |
| 2.6 模糊集合与模糊逻辑 |
| 2.6.1 模糊数学理论基础 |
| 2.6.2 模糊集合及其运算 |
| 2.6.3 隶属函数 |
| 2.6.4 模糊矩阵、模糊关系、模糊向量 |
| 2.7 同态信号处理 |
| 2.7.1 同态信号处理表示 |
| 2.7.2 卷积同态信号处理的一些性质 |
| 2.7.3 倒谱与复倒谱的关系 |
| 2.7.4 倒谱与复倒谱的特点 |
| 2.7.5 复倒谱与倒谱的计算方法 |
| 2.8 说话人识别统计模型 |
| 2.8.1 隐马尔科夫模型 |
| 2.8.2 高斯混合模型 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 LSF码书设计与优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 线谱频率(LSF)系数 |
| 3.3 LSF矢量量化 |
| 3.3.1 LSF标量量化 |
| 3.3.2 初始码书生成算法 |
| 3.4 LSF经典码书设计算法(LBG)与分析 |
| 3.4.1 LBG算法与基本问题 |
| 3.4.2 LBG算法的进一步分析 |
| 3.5 新的码书优化方案 |
| 3.5.1 最近邻划分变异方案 |
| 3.5.2 矢量空间状态优化方案 |
| 3.6 基于概率密度估计的进化规划码书设计算法 |
| 3.6.1 研究思路 |
| 3.6.2 算法原理分析 |
| 3.6.3 算法实现步骤 |
| 3.6.4 实验结果与分析 |
| 3.7 基于粒子群的码书优化算法 |
| 3.7.1 研究思路 |
| 3.7.2 算法原理分析 |
| 3.7.3 实现步骤 |
| 3.7.4 实验结果与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于模糊相关度的VQ说话人识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 说话人识别的基本原理 |
| 4.3 说话人识别的特征选择 |
| 4.3.1 高层次与低层次语音特征 |
| 4.3.2 短时傅里叶变换 |
| 4.3.3 线性预测系数及其派生系数 |
| 4.3.4 基于听觉原理的特征参数 |
| 4.3.5 特征参数的统计评价 |
| 4.4 说话人识别的主要方法与分析 |
| 4.4.1 最小距离分类器 |
| 4.4.2 矢量量化 |
| 4.4.3 高斯混合模型 |
| 4.4.4 隐马尔科夫模型 |
| 4.4.5 几种方法的比较与分析 |
| 4.5 基音及其提取 |
| 4.6 倒谱特征参数 |
| 4.6.1 MFCC参数提取算法 |
| 4.6.2 LPCC参数提取算法 |
| 4.7 基于模糊相关度的VQ说话认人辨认 |
| 4.7.1 研究思路 |
| 4.7.2 算法原理分析 |
| 4.7.3 算法实现步骤 |
| 4.7.4 实验结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 抗信道噪声的矢量量化数字水印 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 矢量量化图像压缩码书设计与优化 |
| 5.2.1 一种改进的LBG算法 |
| 5.2.2 基于AMPSO的图像码书优化 |
| 5.3 水印算法的基本要求 |
| 5.4 一种基于图块分类的水印算法 |
| 5.4.1 基本原理 |
| 5.4.2 实现步骤 |
| 5.4.3 实验结果 |
| 5.5 基于基本码字标志的矢量量化数字图像水印算法 |
| 5.5.1 矢量量化数字水印算法原理 |
| 5.5.2 实现步骤 |
| 5.5.3 实验结果 |
| 5.6 抗信道噪声矢量量化数字水印新算法 |
| 5.6.1 研究思路 |
| 5.6.2 算法原理与步骤 |
| 5.6.3 实验与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文 |
| 附录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 禁忌搜索算法 |
| 1.3 当前 TS研究的难点与热点 |
| 1.3.18 发式算法中的约束处理机制 |
| 1.3.2 常用的混合整数规划算法 |
| 1.3.3 换热网络综合设计 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 一种处理多约束连续优化问题禁忌搜索算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结合约束处理机制的禁忌搜索算法 |
| 2.2.1 约束处理机制 |
| 2.2.2 邻域 |
| 2.2.3 禁忌准则 |
| 2.2.4 特赦准则 |
| 2.2.5 终止准则 |
| 2.2.6 算法流程 |
| 2.3 仿真与结果分析 |
| 2.3.1 SQP用于约束处理的可行性分析 |
| 2.3.2 与 Deb的约束处理方法的比较 |
| 2.3.3 与 SQP的对比 |
| 2.4 结论 |
| 第3章 TS算法在混合整数规划问题中的应用研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结合 SQP的TS在 MINLP中的应用 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.1 邻域的产生 |
| 3.2.2 禁忌准则和特赦准则 |
| 3.2.3 终止准则 |
| 3.2.4 基本步骤和流程 |
| 3.3 仿真结果分析 |
| 3.3.1 BB算法的不足与TS & SQP算法的可行性分析 |
| 3.3.2 仿真算例 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 结论 |
| 第4章 禁忌搜索算法在换热网络综合中的应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 换热网络综合问题 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 Grossmann换热网络模型 |
| 4.2.3 Grossmann模型的约束 |
| 4.2.4 Grossmann模型的目标函数 |
| 4.2.5 Grossmann模型优缺点 |
| 4.3 基于自动建模的换热网络的TS & SQP混合方法的求解 |
| 4.3.1 换热单元辅助决策变量的选取 |
| 4.3.2 换热单元参数优化模型的约束的建立 |
| 4.3.3 换热网络的目标函数的建立 |
| 4.3.4 换热单元自动建模 |
| 4.3.5 算法描述 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 仿真算例 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读硕士学位期间参与完成的论文与科研项目 |
