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。     

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.     

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。     

基于二次繁殖的自适应差分演化算法

分析了差分演化算法的基本原理，针对基本差分演化算法对控制参数选择敏感性强、算法后期收敛速度较慢等问题，提出了基于二次繁殖的自适应差分演化算法，并通过实验对改进算法的性能进行测试。实验结果表明，改进算法的性能优于基本差分演化算法和自适应差分演化算法。     

辅助惯性导航系统的方法和算法发展

综述了辅助惯导的一些主要算法和方法,主要有:重力辅助的匹配方法、基于衰减记忆的匹配算法、基于贝叶斯算法、基于神经网络算法、基于迭代最近点算法、无线电高度与数字地图辅助方法、粒子滤波算法、声呐技术辅助方法、概率数据关联算法、成像激光雷达辅助方法.分别对各类辅助算法和方法的基本原理、主要优缺点进行了简要介绍,展望了辅助算法和方法的发展趋势.     

图象跟踪算法分析

对自适应分析质心跟踪算法、相关跟踪算法和倒谱法等几种典型的跟踪算法作了介绍,提出了计算量较少、精度较高的相移算法。最后,对这些算法作了分析比较。     

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。     

基于图像信息的跟踪算法分析

图像跟踪算法研究是电视跟踪系统的关键技术之一.对波门跟踪算法、相关跟踪算法、多模跟踪算法、基于提边的差分跟踪算法及微分线性拟合外推跟踪算法进行了分析,并指出了电视跟踪系统跟踪算法的发展趋势及其在武器系统中的重要作用.     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

高炮自适应校射算法的研究与实现

在对传统大闭环校射算法和虚拟闭环校射算法原理、局限性进行分析的基础上,提出一种自适应校射算法。给出了自适应校射算法的流程及实现步骤,并对自适应校射算法涉及的关键技术:逆解射击诸元、射表虚拟延伸、弹目偏差量仿真及校正量计算等进行了深入研究。最后,进行了仿真实验,结果表明所提出的自适应校射算法比传统校射算法精度更高。