经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计

近年来 ,隐马氏模型成为研究相依随机变量的一个十分有用的工具。实际应用过程中的一个很重要的问题是如何对隐马氏模型的参数进行估计。将一类连续时间隐马氏模型的问题转化为离散时间隐马氏模型的问题 ,给出了具体的隐马氏模型———经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计及其算法。此类过程被广泛用来对复杂电信网络的交通流进行建模     

二维虚拟ESPRIT算法的改进

对二维虚拟ESPRIT算法进行了改进 ,在保持原算法计算量小这一优点的基础上 ,提高了阵元利用率 ,或者减小了对阵列结构的要求     

导航卫星广播星历参数拟合算法研究

基于GPS广播星历参数,研究了导航卫星广播星历参数的非线性最小二乘拟合算法,并推导了相应的计算公式.针对静止轨道卫星轨道倾角近似为0,致使卫星轨道的升交点定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵(HTH)奇异的问题,提出对卫星轨道进行轨道倾角变换拟合广播星历参数的方法,并获得较高的拟合精度.最后利用实际算例验证了所推公式和算法的合理性.     

不确定情况下协同空战目标分配方法

现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。     

多级网络物资预置—前送模型及改进布谷鸟搜索算法研究

针对战时物资前送优化决策问题,较多对两级网络下的"多点对单点""多点对多点"问题进行研究,较少对多级网络下、多节点转运前送、多式联运前送、物资协同补给问题进行系统性、综合性的研究.立足战场实际,针对后方物资、预置物资、作战部队组成的三级网络的预置协同补给问题,进行定量化、模型化研究.在满足硬时间窗基础上构建了以运输风险度最小为目标的双层指标模型.针对所建立模型具有高维组合优化的特点,设计了基于粒子群算法改进的布谷鸟搜索算法,并用不同规模算例对算法性能进行了测试.结果表明,所建模型符合战场实际,设计的算法具有较好的适应性、稳定性、精确性,能在较短时间内对所建模型进行有效求解,为决策者提供科学依据.     

Needleman-Wunsch算法的改进

为了实现双序列的全局快速比对,分析了Needleman-Wunsch算法的运算思路,并提出了一种改进的Needleman-Wunsch算法。改进算法通过在计算过程中不断截短比对序列的长度,减少无用数据的计算,提高了运算的效率。通过以相控阵雷达辐射源的搜索模式序列识别为例进行仿真试验,仿真实验证明改进算法与Needleman-Wunsch算法相比,具有效率高、运行时间短的优势。     

SpaceWire网络热点通信模式的缓存资源分配算法

基于SpaceWire网络在热点通信模式下的工作特点,研究缓存资源的分配算法。给出均匀通信模式和热点通信模式的释义;推导网络路由节点的满负荷概率和平均延时的解析方法,计算网络中的关键通信节点;再给出SpaceWire网络缓存资源分配算法。利用Opnet网络仿真平台建立SpaceWire通信模型,仿真了不同通信模式中采用缓存优化策略前后的关键性能指标。研究结果表明:在热点通信模式状态下,该缓存资源分配算法在保证总资源一定的前提下,网络系统的平均延时降低,优化了SpaceWire网络性能。