无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

A Fast Algorithm for Blind Sparse Source Separation

提出一种快速的稀疏信号重构算法,通过定义一个连续可微函数近似l0范数,采用最小化l0范数的方法实现对稀疏源信号的估计.该算法的特点是实现简单,速度快.采用人工生成的信号将算法与通过l1范数最小化的快速稀疏信号重构算法和OMP算法进行了比较.最后,将该算法用于实际信号的欠定盲源分离.仿真实验表明,算法在保证信号分离性能的前提下大幅度提高了算法的运行速度.     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

固体废物中芥子气的GC分析方法研究

主要介绍销毁日本遗弃在华化学武器固体废物中芥子气的GC分析方法研究。文中研究了多种模拟固体废物基质的样品、采样和处理方法。对多项测试参数进行了优化,检测的技术指标满足了要求,获得了满意的结果。     

基于周期判别的反辐射无人机抗同步闪烁诱偏方法

为了研究反辐射无人机攻击同步闪烁诱偏系统的有效技术方法,分析了诱饵系统的闪烁诱偏机理,建立了导引头测向偏差角模型,在无人机飞行条件下对导引头测向偏差角数据进行仿真.分析发现,无人机在搜索阶段可以测定诱饵系统的闪烁周期,飞控系统在末制导阶段按照闪烁周期间隔采样测角数据,可以锁定某部诱饵实施摧毁.     

位置误差压缩系数恒定时滤波与预测采样点数关系

在论证作战系统中时间与精度关系中,当位置误差压缩系数恒定时,曾引出了二乘滤波和一步预测采样点数不等式,在文献[2]进行了改进,本文最终给了二乘滤波与一步预测采样点数的精确结果。     

基于重要性采样的空时分组码快速仿真系统设计

高效的仿真技术对研究提高军事通信的性能具有重要意义。针对传统的蒙特卡罗仿真时间长的问题,提出了基于重要性采样的空时分组码高效仿真方法,给出了仿真模型和实现流程。仿真和分析结果表明本方法在运行较少的时间内能够获得较好的误码性能。采用该高效仿真方法可以加快军事通信技术研究的进程。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

空气中挥发性有机物的采样与分析方法

空气中挥发性有机物浓度通常较低，但其危害却很大。其采样和分析方法一直是国内外的研究热点。对这些方法作一综述，并重点介绍了吸附／热解吸技术和被动式采样方法。     

一种新的超分辨率图像重建算法

首先将低分辨率及相应高分辨率图像进行非下采样Contourlet变换得到细节图像对,然后通过多任务学习估计细节图像之间的映射参数对低分辨率图像进行重建.实验结果表明,该方法能够取得比传统线性插值、双三次方法更好的效果.