多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

惯性信息辅助的星像点质心提取方法

针对振动环境中星敏感器曝光得到的模糊星像点质心提取精度低的问题,提出了惯性信息辅助的星像点质心提取模型并建立了相应的算法。算法以星像点区域的加权中心为曝光初始时刻的星像点质心,根据与星敏感器捷联的惯性设备测得的振动信息计算质心在曝光过程中的轨迹并利用星像点能量分布模型估计恒星的成像区域和加权中心,采用迭代的方法使得两加权中心重合,从而得到曝光结束时刻星像点质心的精确值。仿真分析了算法的质心提取精度及相关因素对提取精度的影响,结果表明算法在振动环境下仍可准确提取出星像点的质心,精度在百分之一像素左右,而且算法具有较好的适用性。     

层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法

基于图的分割算法（Graph-Based Segmentation,GBS）算法）是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类（Hierarchical Clustering,HC）算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

CPSO优化参数的战斗机空战效能MELM评估模型

针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型.引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估.仿真表明,所...     

临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法北大核心

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

临近空间高超声速机动目标跟踪的IMM-QB算法

经典的交互式多模型(IMM)算法由于转移概率矩阵固定不变,在跟踪运动状态未知且多变的临近空间高超声速目标时存在一定的不合理性。通过采用准贝叶斯(Quasi-Bayesian)估计对转移概率矩阵在线调整的方法,与基于CV-CA-Singer的经典交互式多模型算法进行融合形成了IMM-QB算法。Monte Carlo仿真实验表明,IMM-QB算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标的跟踪精度有一定程度的提高。     

基于直接数据域自适应算法的相干信号DOA估计

利用直接数据域自适应算法的稳态权值代替噪声子空间构建空间谱,构造了一种超分辨波达方向(DOA)估计方法.为了解决谱峰搜索时的伪峰问题,采用参考阵元轮换得到多组线性无关稳态权值,逼近噪声子空间,能有效去除伪峰.针对相干信号的DOA估计,进一步提出了直接数据域取对称共轭向量的解相干方法.相比子空间分解类算法,本文算法不需估计信号源数目和协方差矩阵、不需特征分解,复杂度仅为O(MP),同时能有效完成解相干处理.     

一种抑制卫星信号野值的改进Sage-Husa滤波方法

针对组合导航中经常出现的卫星信号野值和滤波精度不高的问题,提出了利用Sage-Husa和新息正交性来消除卫星信号野值及抑制滤波器的发散,从而提高导航的精度和稳定性。首先,用改进的新息Sage-Husa卡尔曼滤波器对组合导航系统的测量信号进行滤波处理,其次,引入抗野值判断函数对测量信号进行判断,剔除卫星信号测量过程中的野值。通过跑车试验将新息Sage-Husa滤波与经典的卡尔曼滤波和Sage-Husa滤波的效果进行对比,结果表明改进的滤波算法能够有效地去除卫星野值、提高导航精度。     

基于误差修正模型的自适应递推滤波算法

提出自适应滤波算法是经典Kalman滤波与最小方差自适应控制结合的成果。通过引入一个可变因子,将线性系统的状态转移方程与观测方程合并,然后平滑估计未知白噪声,使原本不相关的估计量被映射在同一线性流型中,由此获得可变因子的最优值。可变因子的最优调节保证了滤波的自适应性。最后通过仿真将此算法与经典的Kalman滤波对同一目标状态进行比较,发现由于误差修正因子的引入,此算法在滤波精度上得到显著提高。     

提高近场精度的海洋声学快速场改进模型

为了提高海洋声学快速场模型在近场区域的计算精度,分析了影响经典快速场模型精度的因素,主要包括Bessel函数近似、忽略内行波项以及在水平距离最远处波数采样率过低,这些因素导致快速场模型近场误差较大、远场水平距离最远处结果不正确(计算结束后需要去除水平距离后段的声场)。提出能够提高经典快速场模型近场计算精度的改进模型,改进部分主要是采用保留内行波项的近似Bessel函数,再将近场上下两个基于声源点与对称轴的三角形区域用波数积分解(使用精确Bessel函数)覆盖。算例测试结果表明:与经典快速场模型相比,改进模型可在绝对时间增加较少的情况下,显著提高近场计算精度,综合性能更优;与波数积分法相比,改进模型在误差为同量级的情况下,积分时间大幅降低,实际应用价值更高。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于改进Frost滤波的SAR图像斑噪抑制算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声严重影响目标检测、识别、变化检测等有用信息的提取这一问题,通过对Frost滤波算法进行深入分析,提出了改进的Frost滤波算法。该算法的改进主要对滤波器的权值作了两方面的调整:一是引入像元距离贡献度参数,将此参数的倒数与滤波窗口内对应的像元与中心像元之间的欧氏距离作积融入滤波器权值的计算;二是将滤波窗口内的像元灰度统计特性考虑入内,将像元与中心像元的灰度差融入滤波器权值的计算。改进后的滤波器权值可以自适应地调整,避免了原始Frost算法的滤波盲目性,在斑噪抑制能力提高的同时也改善了边缘保持的效果。仿真实验结果表明,所提改进Forst算法在斑噪抑制和边缘保持方面均优于原始Forst算法。     

IBAS-LMBP神经网络算法在图像压缩中的应用

鉴于天牛须搜索算法在对多维非线性优化问题求解时容易出现局部收敛现象,从而导致无法求出全局最优解,设计了改进天牛须算法(Improved Beetle Antennae Search,IBAS).该算法中在天牛位置计算时引入惯性权值,设计了基于自适应步长衰减系数,增加天牛在位置计算时的自适应能力,为了控制算法优化过程解的取值范围,参照粒子群算法对单点位移进行限制.实验结果表明,在相同误差精度、相同迭代次数情况下,将改进天牛须算法与LMBP算法相结合建立IBAS-LMBP算法模型并应用于图像压缩,模型的运行效率明显高于GA-LMBP、PSO-LMBP及BAS-LMBP算法模型.     

基于模板匹配算法的人眼定位方法

为了解决不同光线下人眼定位问题,提出一种将灰度阈值算法和模板匹配算法相结合的人眼定位方法。在该方法中,先对图像进行预处理,得到二值化图像,然后利用灰度阈值法,对图像的灰度值进行分析和比较,初步定位人眼可能出现的大概位置,缩小后期模板匹配区域。进一步利用模板匹配算法,在频域上匹配人眼,通过不同光线下采用相应的匹配权值进行匹配,精确定位人眼。实验结果证明,与传统单一模板匹配算法相比,该算法具有较好的光照鲁棒性,能够显著提高人眼的定位速度和定位准确度。     

一种改进的选星算法在GPS定位系统中的应用

为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。     

基于数据融合的某型导弹智能温度测量控制系统

介绍了应用于某型导弹的温度测量控制系统的硬件组成和工作过程。为了消除测量干扰,提出一种一致性加权融合估计算法,给出了多传感器一致性检验的准则,并利用多元统计理论推导出了最优权值的计算公式。最后将该算法应用于导弹温度测量控制系统。实验证明:该算法具有较好的稳定性,可有效降低噪声干扰,提高测量精度。     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

基于改进烟花算法的ELM分类模型

针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。