果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能.     

基于LOB的辐射源无源定位算法对比研究

分析了4种具有代表性的基于辐射源方位线(Lines Of Bearing,LOB)的无源定位算法,即Pages-Zamora定位算法、布朗定位算法、概率定位算法和模糊定位算法。在此基础上提出了融合-迭代定位算法,并进行了蒙特卡罗仿真对比实验,对5种算法的定位精度和运算量进行了比较分析。实验结果表明:融合-迭代定位算法的综合性能优于其他定位算法。     

一种新的批处理常模算法

详细分析了传统批处理常模算法的缺点,提出了一种新的批处理常数模算法——基于共轭梯度方向的批处理常模算法(CG-BPCMA).仿真结果表明,与最陡下降批处理常模算法(SD-BPCMA)和牛顿方向批处理常模算法(NT-BPCMA)相比,提出的新算法有效地克服了SD-BPCMA和NT-BPCMA的缺点,不仅获得了较低的算法复杂度,而且能快速收敛到常模代价函数的最小值点.     

四种智能算法的比较研究

随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。     

浮点iLBC语音编码算法的定点DSP实现

简要介绍了iLBC语音编码算法的基本原理。详细描述了将iLBC浮点算法转换为定点算法并移植到定点DSP上的方法。比较了转换后的iLBC定点算法与ITU-T G.729A,G.723.1的复杂度,给出了转换后的定点算法与浮点算法的PESQ得分情况。     

一种BM模式匹配的改进算法

分析了几种模式匹配算法,通过对BM模式匹配算法的研究,提出一种基于BM模式匹配算法的改进思路.改进算法通过对模式串的预处理提高匹配跳跃的步长,从时间和空间复杂度分析,该改进算法提高了模式匹配的效率,实验证明模式字符串的重复率越低的情况下可以大大提高匹配的效率.     

瓶颈指派问题的一种多项式时间算法

本文对瓶颈指派问题给出了一种新的算法,该算法不需要利用最大流算法,而类似于解经典指派问题的匈牙利算法。该算法是一个多项式时间算法,其复杂性为Ｏ（ｎ３）     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

模拟退火优化BP神经网络在航向控制系统中的应用

目前,广泛运用于神经网络中的误差反向传播算法(BP算法)训练时间较长,且易陷入局部最优.为了克服BP算法的固有缺陷,文中提出了在BP算法中加入模拟退火算法权因子.在航向控制系统中进行了仿真,数据显示该算法比单纯BP算法更能优化控制器性能参数和全局搜索能力,收敛速度更快,精度提高比较明显.     

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.     

基于规则控制的快速高度跟踪算法

提出一种全新的基于模糊推理与规则控制的高度跟踪算法。这种算法无论是在跟踪效果与运算速度上都大大优于以往的最速下降法、动态规划法、最优控制法等,而且可以对最大俯仰角、最大可用过载、希望跟踪程度等跟踪参数进行随意设定。大量的仿真计算证明,该算法具有很好的实时性、收敛性及可扩展性。可以极大地减轻对地攻击低空轨迹规划的工作,对巡航导弹、无人机更具应用价值     

车载电子稳像算法的研究

稳像算法的研究对实现电子稳像有重要的作用.介绍了车载电子稳像技术的基本概念、原理以及常 用的典型算法,给出了一种典型的电子稳像系统,结合车载摄像系统成像的特点,选用投影法作为车载电子稳像的算法,并用该算法对实拍的车载摄像系统所获取的图像序列进行稳像实验,实验证明了该算法用于车载电子稳像的可行性及有效性.     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

基于RWC的机载SAR斜视成像仿真

通过建立机载合成孔径雷达的工作模型,介绍了SAR的基本成像原理,并针对机载SAR在斜视条件下,因距离走动量较大,对地面目标的成像受到严重影响的情况,详细分析了距离走动产生的原因。在傅里叶变换之前使用对距离走动进行校正的CS算法对经典的CS算法作出了改进,重点推导了改进后算法的实现过程,并通过Matlab仿真模拟地面目标物实现了CS算法在不同条件下的成像结果,证明使用改进后的算法在斜视角情况下成像质量有较大的改善。     

基于改进蜂群算法的非均匀阵列综合

针对蜂群算法易陷入局部极值的缺陷,提出一种改进蜂群算法实现非均匀阵列综合。首先,通过引入概率选择机制,以概率因子控制蜂群算法对精英蜂的选择,从而改善蜂群算法的全局优化性能;然后,采用改进蜂群算法优化阵元间距降低最大峰值旁瓣电平并抑制干扰;最后,仿真实验表明该改进算法在非均匀阵列综合中的有效性和稳健性。研究成果可为非均匀阵列综合提供一种新的途径。     

次优滤波器在航空火力控制中的应用

根据航空火力控制系统的特点,引入一种结合滤波与数据融合的滤波方法——次优滤波法;介绍了次优滤波器的原理和特点;阐述了次优滤波器在火力控制系统中的应用以及比较次优滤波器和其它滤波器的差异与优点。     

用JAVA实现DSA数字签名算法的密钥对

采用Java程序设计语言,实现了美国国家标准与技术研究所(NIST)提出的数字签名方案(DSA)的密钥对的生成。深入分析了DSA数字签名技术,并深入阐述了如何用JAVA中的javax．crypto和java．secrurity等JAVA类生成DSA密钥对的技术,能够满足对DSA数字签名开发的要求。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

基于蚁群算法和禁忌搜索的部队机动路径选择

高技术条件下的现代战争对部队机动路径选择问题提出了新要求,一方面道路网的扩大使问题求解的规模大大增加,另一方面作战环境和任务的变化使得问题本身不得不从多角度进行综合评价.增加了问题的复杂性.针对问题建立了数学模型,引入信息熵理论作为目标评价准则,借助改进的蚁群算法、禁忌搜索算法相结合的启发式方法对问题进行求解,得到了令人满意的结果.仿真结果分析认为,算法是切实有效的,并且具有良好的稳定性.