基于双自适应小波变换的JPEG2000数字水印算法

针对小波变换提出一种双自适应算法,并将该算法应用于JPEG2000压缩过程中的小波变换,在此基础之上,又提出一种适合于JPEG2000的数字水印算法．该算法利用JPEG2000压缩中的双白适应小波变换,将水印嵌入到量化后的小波系数中．实验证明,该算法具有较好的不可见性和较强的鲁棒性．     

基于提升算法的二维DWT高效VLSI实现结构

以CDF9/7小波为例构造了一种二维DWT变换的高效VLSI结构。采用改进的提升算法,减少了关键路径上的延时。把乘法器系数表示为CSD形式,将乘法优化为最少的移位加操作。提出了一种行变换和列变换同时进行的方法和实现结构,并且整个结构采用流水线处理。通过VHDL的行为级仿真,得到的数据和软件仿真的结果相同,证明了该结构的正确性。和其它结构相比,该结构处理速度更快,并且硬件利用率可达100%。     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

战时弹药输送路径PSO决策分析

介绍了粒子群优化算法的基本思想和理论,阐述了基于粒子群优化算法的战时弹药输送路径决策分析的实现过程。通过实例应用,证实了粒子群优化算法对弹药输送路经决策问题是可行和有效的。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法

提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低.     

一种新的数组逻辑结构猜想方法

许多编译优化技术都依赖于数组的逻辑结构,然而在实际的应用中,有相当多的数组是无结构的一维数组,从而妨碍了编译器的优化工作。提出了一种新的数组逻辑结构猜想算法,它能将无结构的一维数组自动变换成具有多维逻辑结构的数组,从而使编译器的优化工作成为可能。首先给出一个引理,指出猜想后的多维数组应满足的基本性质,然后基于该引理给出了猜想数组的逻辑结构应遵循的两条基本规则,最后基于这两条基本规则给出了猜想数组逻辑结构的算法。实验结果验证了所提出的数组逻辑结构猜想算法的有效性。     

有源干扰条件下基于NSGA-Ⅱ的雷达网优化部署方法

在有源干扰条件下,雷达网部署直接影响着防区内指挥信息系统的预警监测能力。由于防区内由分散于不同位置,且重要度不同的责任区组成的,那么实现全方位全纵深的预警能力,将是雷达网部署的重要方面。根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-Ⅱ的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。     

邻域加强的并行子空间优化过程

针对基于响应面的并行子空间优化(CSSo-RS)过程的不足,提出了基于邻域加强的改进CSSO-RS优化过程.其主要思路是在子空间优化后,在得到的最优解附近进行全部变量的优化,以更好地协调系统级优化与子空间优化.用经典测试函数及通用航空飞机参数优化问题对该算法进行测试,测试结果表明该算法使CSSO-RS优化效率得到较大的...     

一种用于求解火力分配问题的混沌优化算法

针对火力分配问题,提出了一种新颖的用于解决组合优化问题的混沌优化算法.该算法利用混沌搜索的方法得到新的合法解,充分利用了混沌的随机性和遍历性等特点来改善寻优效率.通过设定逃逸系数,算法在寻优过程中具有了能够跳出局部极小点到达全局最优点的能力.仿真结果表明,该方法的寻优效率明显高于Hopfield等其他优化方法.     

基于遗传算法的车用散热器优化设计

选取散热器的散热量、体积和压降作为优化目标,采用线性加权法建立了散热器的多目标优化模型。在给定的散热器原始数据和性能要求条件下,对散热器芯体的外形尺寸和翅片参数进行了优化。介绍了遗传优化算法的执行步骤和流程,在此基础上开发了优化程序。结果表明,优化后散热器的散热量明显增大,散热器芯体的体积和压降也有不同程度的减小。     

气控软体驱动器结构分析与优化设计

气控软体驱动器的结构特性对其运动和力学特性影响显著,目前气控软体驱动器支反力和倾角性能亟须提升.基于ABAQUS提供的脚本接口,采用Python语言开发脚本建立气控软体驱动器参数化仿真模型,将尺寸因子作为优化变量,联立Isight和ABAQUS,采用单因子试验方法确定倾角和支反力两个目标量的高敏感性影响因子.运用归一化...     

基于粒子群算法的H_∞混合灵敏度控制研究

针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明：该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。     

一种自适应指数加权衰减记忆滤波算法

根据衰减记忆因子为一个常数的不尽合理性的假设,深入研究了指数加权衰减记忆滤波因子,根据滤波收敛条件和滤波模型准确时的新息(残差)特点,提出了具有自适应性、抑制滤波发散的指数加权衰减记忆滤波算法,并通过仿真试验验证了自适应抑制滤波发散的有效性。     

高超声速飞行器的弹道优化评估方法

高超声速飞行器弹道优化算法的综合评估对选取最优的弹道优化算法具有重要的参考意义。根据高超声速飞行器的特性,将其弹道分解为上升段、巡航段及俯冲段三个阶段,分别给出了各阶段的性能评价指标和对各阶段性能评价指标赋权的典型方法,并结合灰色关联度分析理论提出了弹道优化算法的综合评估方法。评估实例表明,该方法能定量地对多种弹道优化方法所生成的弹道进行综合性能评估,并能对备选优化方法的优劣进行排序。     

基于混沌量子粒子群的舰炮身管多目标优化研究

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动，优化身管结构，建立了柔性身管的有限元模型并将该模型的模态计算结果与模态试验测试值进行对比,证明建立的柔性身管有限元模型是有效的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法，进行身管和炮口的多目标优化，优化结果表明：优化后的炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小，身管质量有所降低，结构更加合理，该优化方法有效可行，为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

喷嘴结构对高压水射流影响及结构参数优化设计

喷嘴是产生高压水射流的关键部件,其结构形式对射流动力学性能有很大影响。以圆柱形喷嘴为对象,进行喷嘴结构对高压水射流的影响分析及结构参数优化设计。采用两相流计算流体力学模型进行喷嘴内外的射流流场分析。为节省计算资源,在优化设计时引入Kriging代理模型替代计算流体力学模型。分别采用改进的非劣分类遗传算法和基于分解的多目标进化算法进行单目标和多目标优化设计。研究结果表明:直线型喷嘴总体性能较优,凹型喷嘴的次之,凸型喷嘴性能最差。以直线型喷嘴为设计对象,以射流初始段长度和流量为目标,得到了单目标和多目标优化设计结果。单目标优化时,两个指标较基准外形分别提高14.71%和27.56%。多目标优化时,优化得到的半锥角处于[15.4°,89.8°]区间内。运用代理模型和进化算法的全局优化方法在进行喷嘴的优化设计时是有效的。     

改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用

规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。     

多层次信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用

探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型.在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障特征的提取和融合,最终通过决策层给出诊断判定.数值实验结果证明,该故障模型能有效减小传感器测量不确定度对于诊断的不良影响,所得诊断结果的合理性和精度均得到了提高.