一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

基于改进March SS算法的存储器测试技术研究

摘要：针对存储器的特点,介绍了存储器简化的功能故障模型．基于一种既可以测试静态简化故障又可以测试动态简化故障的MarchSS算法,提出了一种改进的存储器测试算法MarchSSI算法．该算法不仅能测出MarchSS算法测试的所有功能故障,而且能够覆盖MarchSS算法遗漏的故障,使算法故障覆盖率有了一定的提高．通过仿真,验证了算法的可行性．     

两级滤波结构的导航卫星天线阵抗干扰算法

干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于两级滤波结构的卫星导航天线阵抗干扰算法。第一级滤波采用功率倒置算法抑制干扰,通过相关解扩提高卫星信号的信噪比,并估计出其空间特征矢量。第二级滤波用估计得到的卫星信号空间特征矢量对第一级滤波输出信号进行加权处理,从而形成指向卫星信号方向的主波束来进一步提高信噪比。仿真结果表明,该算法的性能明显优于功率倒置算法,且非常接近传统的波束形成算法,不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

变量有界线性目标规划的对偶算法

本文讨论了变量有界的线性目标规划问题,给出了求解这类问题的一个对偶算法,此方法与变量有界线性规划问题的对偶算法相类似。文中证明了算法的有效性,并举例说明了计算过程。     

一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法

Hausdorff距离是一种比较点集的最大的最小距离。以边缘信息为特征点,给出了一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法,它利用模板来简化计算Hausdorff距离。从仿真结果可以看出:具有较高的匹配精度。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

三对角方程组的分布式SPP算法

发展了单向并行分裂法(SPP)用于求解三对角和块三对角线性方程组,算法考虑了三对角线性系统求解中文件IO及结果传输通信所占时间比例较大的特点,充分利用了计算、文件IO与通信三者之间的重叠。分析了SPP算法的计算与通信开销。在工作站机群上进行了测试分析,结果表明SPP算法适合于分布式计算     

合作定位节点选择策略

合作定位是指接收机之间通过合作网络交换关键定位信息实现协同定位的新技术,接收机进行合作定位过程中可供使用的辅助节点包括可视卫星和已定位邻居接收机。接收机之间的合作增加定位过程中的可用辅助节点数量,进而增加位置估计的计算量和计算时间,在可用辅助节点较多时,定位实时性很难得到保证。提出改进次优节点选择算法,计算备选节点之间单位向量差作为节点价值,选择拥有最大价值的节点作为辅助节点。将新算法与4种典型的节点选择算法进行了对比,仿真实验证明该算法能够在较短时间内选择出接近最优算法得到的组合,综合性能优于现有节点选择算法。     

激光二极管与单模光纤自动对准搜索算法

针对激光二极管与单模光纤的自动对准,从搜索路径规划和参数选择出发,给出五自由度自动对准搜索算法解决方案,为了提高搜索效率,提出新的指数函数拟合算法应用到XY平面的搜索过程中,给出了算法的基本原理和实现方法。实验证明,与爬山法相比,这种算法由于减少了采样点数而缩短了搜索时间,从而提高了自动对准的速度。     

基于改进EMD的信号降噪方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。     

基于果蝇优化算法的备件柜布局优化

备件车是保障维护其他装备正常运行的车辆,其备件柜的布局是否优化决定备件的更换速率,甚至影响整个系统的工作效率。针对备件柜的布局进行了深入研究,并通过计算实现了备件柜的布局分布。在备件柜的布局优化过程中运用了剩余矩形匹配的布局策略,并结合备件柜的布局特点对该算法进行了相应改进,使其更好地运用在本研究的布局问题中。同时运用果蝇优化算法来确定剩余矩形匹配权重的计算,在布局过程中将传统的布局策略和智能算法相结合以达到优化的目的。     

基于ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.反舰末制导雷达对编队预定目标的选择,可通过点集匹配来实现,基于此提出了一种运用ICP (Iterated Closest Point)算法进行编队预定目标选择的方法.首先通过一个粗搜索过程来确保ICP算法的初始值选取性能,然后运用ICP算法精确搜索最佳匹...     

一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

并行计算的数据重分配

为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能     

保凸插值样条曲线的一种构造方法

本文提出了一种描述保凸三次参数插值曲线的新算法。算法构造局部、计算简单有效,算法对开曲线和闭曲线都适合,最后给出了几个曲线构造的例子。