利用KMP的改进算法实现多次模式匹配

KMP算法是字符串查找算法中的一个经典算法 ,该算法在最坏情况下具有线性的查找时间 ,查找效率高。本文介绍了KMP算法的查找原理 ,并与朴素查找算法进行了比较 ,并结合KMP的改进算法给出了多次匹配的算法。     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。     

基于LMS2UKF的主/被动雷达融合算法

在主/被动雷达双传感器目标跟踪背景下,针对IMM算法的计算量大,提出一种基于变结构多模型思想的LMS2UKF分布式融合算法。该算法将LMS算法和UKF滤波算法结合进行矩阵加权融合。与IMM2UKF算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性和较好的定位精度。     

基于m-Capon的多阵列直接定位算法

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。     

毫米波高分辨SAR成像算法性能分析

为了研究SAR成像算法在毫米波段的处理性能,以点目标回波信号模型为基础,对几种经典SAR成像算法进行了推导,分析了各算法近似处理引入的误差。仿真结果表明,在高分辨毫米波SAR成像中,RD算法和CS算法存在大于1/4波长的相位误差,NCS算法相位误差小于1/4波长。研究结果可为毫米波高分辨SAR成像系统中成像算法的选择提供参考。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

改进MUSIC算法超音速空速估计

为实现超音速气流基于声矢量传感器的空速测量,在分析马赫锥内等效声源特性的基础上,提出基于时空扩展改进MUSIC算法的空速估计算法,建立了声矢量传感器阵列模型和声波在超音速稳定气流中的传播模型,通过等效声源改进MUSIC算法实现超音速空速估计,并针对算法运算量大的问题提出快速算法。实验结果表明,所提算法能够准确地估计超音速空气流动速度,快速算法在损失较少精度情况下极大提高算法的实时性。     

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。     

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。     

一种基于克隆选择原理的空战目标分配算法

针对空战目标分配问题,在以优势函数为空战模型的基础上,提出了一种基于克隆选择原理的目标分配算法,并引入混沌算子,增强了算法中个体的多样性和稳定性,减少算法的盲目性,提高了算法的收敛速度。根据克隆选择原理,分析了算法的编码方式、克隆选择算子对算法的影响,给出了算法的流程。最后进行了仿真,结果表明了算法的有效性。     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.     

基于候选聚类的K调和均值算法(KHM-CC)

聚类分析是常见的数据分析技术。基于KHM的聚类分析是当前研究的热点。提出了基于候选聚类的KHM算法(KHM-CC),详细阐述了算法的设计过程。采用UCI的小样本(iris)数据集和大样本(Bag of Words)数据集对比了KHM-CC算法和禁忌搜索KHM算法(KHM-TS)和变邻域搜索KHM算法(KHM-VNS)的性能。实验结果表明,KHM-CC算法在处理iris数据集小样本数据集时,其性能和KHM-VNS算法基本接近,而优于KHM-TS算法。但是在处理Bag of Words大样本数据集时,性能优于KHM-VNS和KHM-TS算法,其聚类计算耗时明显缩短,证实KHM-CC算法在高维度数据集的处理上更具优势。     

一种NLOS环境下基于散射模型的TOA定位方法

减小非视距(Non Line Of Sight,NLOS)误差定位算法大多要求在移动台和基站之间至少存在一条视距(Line Of Sight,LOS)路径。提出一种新的NLOS环境中基于散射模型分类传播环境的TOA(Time Of Arrival)定位方法,将散射模型中NLOS传播的统计特性加入到定位算法中,使用散射模型研究了3种定位算法,方差匹配算法,期望最大算法和贝叶斯算法。并对算法进行仿真,仿真结果表明,本算法性能优于传统定位算法。     

一种适合GEOSAR成像改进的快速BP算法

针对原始BP算法计算量大的问题,根据地球同步轨道SAR合成孔径时间长,利于子孔径处理的特点,结合子孔径成像算法和去冗余BP算法提出了一种改进的快速BP算法,该算法在子孔径内就进行去冗余运算,相当于对一个合成孔径做了2次的子孔径划分,综合利用了两者运算速度使算法的速度进一步得到提高。仿真结果表明该算法极大提高了运算速度,也能实现良好聚焦,使得该算法更好地在工程上实现。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。     

基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。     

机载武器控制系统算法研究

机载武器控制系统的算法是其软件部分的核心,算法的最终目的是保证在一定的条件下实现最有利的武器运用方案。将机载武器控制系统的算法分为四个不同的子算法,对每一子算法的建立方法进行了描述,最后得到形成执行命令的算法,即武器运用方案执行命令分配及形成的算法。     

认知无线网络中不同场景的动态频谱聚合算法

在认知无线电网络中,不连续的频谱片段可以通过频谱聚合来满足认知用户的用频需求。常用的频谱聚合算法有具有聚合能力的频谱分配算法、最大满足算法和最小切换算法等。文章在这几种算法的基础上提出了一种能够预测高级用户出现概率的方法,从而减少网络开销;对于用频需求较大的情况,提出了折中算法和片段最大化算法,增加了可支持的用户数量,并减少了网络开销。仿真结果表明,上述算法具有较好的效果。     

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.     

基于影响图方法的信息战模型

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一般基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性。