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基于自适应蝙蝠算法的室内RFID定位算法被引量：16: 1; 作者谢良波李宇洋 +2 位作者王勇周牧聂伟《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期90-99,共10页; 针对传统超高频射频识别室内定位算法中利用几何方法定位耗时较长且定位精度较差的问题,提出了一种基于自适应蝙蝠算法(ABA)的室内RFID定位算法。首先,利用跳频技术获取多频率相位,基于多重信号分类(MUSIC)算法的角度信息和聚类的距离... 展开更多; 关键词射频识别室内定位算法帐篷反向学习自适应蝙蝠算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于阻抗偏差最小判据和改进自适应蝙蝠算法的系统侧谐波阻抗估计方法被引量：9: 2; 作者程卫健林顺富 +3 位作者许亮峰刘持涛李东东符杨《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期183-189,共7页; 针对已有的系统侧谐波阻抗估计方法对背景谐波波动敏感的问题,提出了一种新的系统侧谐波阻抗估计方法。根据阻抗偏差最小判据和改进自适应蝙蝠算法寻优得到最优系统侧谐波阻抗初值,以得到与真实值相近的背景谐波电压估计值。对背景谐波... 展开更多; 关键词系统侧谐波阻抗背景谐波阻抗偏差最小判据改进自适应蝙蝠算法聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应蝙蝠算法随机共振的轴承故障诊断被引量：3: 3; 作者蒋丽英刘佳鑫潘宗博《制造技术与机床》北大核心 2020年第12期101-106,共6页; 针对传统的随机共振系统无法自适应调节结构参数的问题,以及采用自适应遗传算法和群智能算法的随机共振系统随着种群数量的增加算法容易造成局部寻优的缺陷,提出了一种基于自适应蝙蝠算法的随机共振滚动轴承故障诊断方法。该方法基于双... 展开更多; 关键词随机共振二次采样自适应蝙蝠算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测被引量：4: 4; 作者李战武彭明毓 +3 位作者高春庆杨爱武徐安方诚喆《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期503-513,共11页; 目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Vol... 展开更多; 关键词轨迹预测 Volterra泛函级数模型核参数优化自适应蝙蝠算法截断阶数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应蝙蝠算法的室内RFID定位算法被引量：16: 1; 作者谢良波李宇洋王勇周牧聂伟; 机构重庆邮电大学通信与信息工程学院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期90-99,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.62101085) 重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJZD-K202000605) +1 种基金重邮信通青创团队支持计划基金资助项目(No.SCIE-QN-2022-06)。; 文摘针对传统超高频射频识别室内定位算法中利用几何方法定位耗时较长且定位精度较差的问题,提出了一种基于自适应蝙蝠算法(ABA)的室内RFID定位算法。首先,利用跳频技术获取多频率相位,基于多重信号分类(MUSIC)算法的角度信息和聚类的距离信息建立蝙蝠算法位置评估函数;其次,利用Tent反向学习初始化蝙蝠位置增加种群的多样性,并引入自适应权重因子更新蝙蝠位置;最后,基于位置评估函数对目标位置进行迭代搜索,实现快速厘米级定位。实验结果表明,所提算法的中值定位误差为7.74 cm,且实时性比基于中国剩余定理(CRT)的传统定位算法提升了12倍。; 关键词射频识别室内定位算法帐篷反向学习自适应蝙蝠算法; Keywords radio frequency identification indoor location algorithm tent reverse learning adaptive bat algorithm; 分类号 TN99 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于阻抗偏差最小判据和改进自适应蝙蝠算法的系统侧谐波阻抗估计方法被引量：9: 2; 作者程卫健林顺富许亮峰刘持涛李东东符杨; 机构上海电力大学电气工程学院国网上海市电力公司青浦供电公司; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期183-189,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51977127) 上海市科学技术委员会资助项目(19020500800) 上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“曙光计划”资助项目(20SG52)。; 文摘针对已有的系统侧谐波阻抗估计方法对背景谐波波动敏感的问题,提出了一种新的系统侧谐波阻抗估计方法。根据阻抗偏差最小判据和改进自适应蝙蝠算法寻优得到最优系统侧谐波阻抗初值,以得到与真实值相近的背景谐波电压估计值。对背景谐波电压估计值进行K-means聚类分析,并依据聚类结果将谐波样本数据分成多簇,使得每簇数据对应的背景谐波波动减少。考虑到谐波数据均为复数相量,采用复最小二乘法分别求取各簇数据的系统侧谐波阻抗估计值,并将其均值作为最终估计值。与已有的方法相比,所提方法更能适应背景谐波波动的变化,且在用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗的场景下具有更好的估计精度。多个算例分析结果验证了所提方法的有效性和适用性。; 关键词系统侧谐波阻抗背景谐波阻抗偏差最小判据改进自适应蝙蝠算法聚类算法; Keywords system-side harmonic impedance background harmonic minimum impedance deviation criterion improved adaptive bat algorithm clustering algorithms; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应蝙蝠算法随机共振的轴承故障诊断被引量：3: 3; 作者蒋丽英刘佳鑫潘宗博; 机构沈阳航空航天大学自动化学院; 出处《制造技术与机床》北大核心 2020年第12期101-106,共6页; 基金辽宁省教育厅项目(JYT2020021)。; 文摘针对传统的随机共振系统无法自适应调节结构参数的问题,以及采用自适应遗传算法和群智能算法的随机共振系统随着种群数量的增加算法容易造成局部寻优的缺陷,提出了一种基于自适应蝙蝠算法的随机共振滚动轴承故障诊断方法。该方法基于双稳随机共振系统模型,结合二次采样频率变换思想,通过自适应蝙蝠算法优化双稳随机共振的结构参数,从而使故障信号得到增强,实现滚动轴承的故障诊断。为了验证该方法的可行性和优越性,进行了仿真数据分析和轴承内外圈故障的应用诊断。结果表明,该方法模型简单,算法参数少,收敛速度快,能够准确高效地实现轴承内外圈故障的诊断。; 关键词随机共振二次采样自适应蝙蝠算法; Keywords stochastic resonance secondary sampling adaptive bat algorithm; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测被引量：4: 4; 作者李战武彭明毓高春庆杨爱武徐安方诚喆; 机构空军工程大学航空工程学院空军工程大学研究生院中国人民解放军; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期503-513,共11页; 文摘目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法(SABA)优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。; 关键词轨迹预测 Volterra泛函级数模型核参数优化自适应蝙蝠算法截断阶数; Keywords trajectory prediction Volterra functional series model kernel parameter optimization self-adaptive bat algorithm truncation order; 分类号 V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自适应蝙蝠算法的室内RFID定位算法	谢良波李宇洋王勇周牧聂伟	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2022	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于阻抗偏差最小判据和改进自适应蝙蝠算法的系统侧谐波阻抗估计方法	程卫健林顺富许亮峰刘持涛李东东符杨	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2022	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应蝙蝠算法随机共振的轴承故障诊断	蒋丽英刘佳鑫潘宗博	《制造技术与机床》北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测	李战武彭明毓高春庆杨爱武徐安方诚喆	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料