纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

舰载反潜直升机协同作战效能评估

协同作战效能评估可为舰载反潜直升机装备发展和协同作战指挥提供依据和参考。通过对协同作战效能评估研究现状的分析,提出一种采用模糊综合评判进行协同作战效能评估的方法。首先,对影响协同作战效能的指标进行分类,建立多层指标体系;其次,构建基于模糊综合评判的数学模型,对不同类型指标进行规范化处理,并采用AHP法确定指标权重;最后通过对某型机的协同作战效能进行评估,验证所提方法的有效性和可行性。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

基于多侦察资源的电子侦察作战效能评估模型

现代战争战场环境越来越复杂,准确发现目标的难度越来越大,靠单侦察设备独立完成侦察任务已难以满足作战需要。通过建立多侦察资源的电子对抗侦察效能评估模型,对来自同一作战平台的不同侦察设备和来自不同平台的侦察设备的数据进行融合,最大限度地发挥各侦察设备的作战效能,为决策者提供作战使用依据。     

基于引导员负荷的指挥引导容量评估

针对目前传统指挥引导容量评估不准确的问题,通过对空战指挥引导容量与引导员负荷的综合分析,提出了基于引导员负荷的指挥引导容量评估方法。基于引导员负荷重新定义了指挥引导容量,给出了引导员负荷的确定方法,并建立了指挥引导容量评估模型。最后对某指挥机构进行实例评估,评估结果表明所提出的指挥引导容量评估方法将评估误差控制在1批之内。     

战术通信网组网方案评估优选方法

在当前信息化的战场环境下,战场环境瞬息万变,战术通信网作为信息化战争的神经中枢,起到了至关重要的作用,然而组网方案的好坏直接决定着通信网性能的优劣,因此,如何在战场环境下快速、自动、客观地评估战术通信网组网方案是一个亟待解决的问题。通过分析战术通信网的特性和要求,提出了战术通信网组网方案评估指标体系,并采用熵权灰关联的方法对组网方案进行评估优选,该方法方便快捷并且可以编程实现,不仅能够在战场环境下实时、自动地对组网方案进行评估优选,而且评估结果也符合实际情况,为指挥员提供了决策依据。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

面向工业物流服务的智能车及循迹算法的研究

将工业物流服务的智能循迹小车作为研究对象,并结合循迹算法原理,采用混合遗传算法,设计了智能循迹小车。经测试验证,小车能准确接收配送任务,按需求将物件运送到指定工位并语音播报提示,在行驶过程中能够自动避障,并在执行任务过程中能够将输运信息上传至上位机进行实时数据处理。最后,搭建了工业物流模拟服务平台,实现了对运送全程的追踪记录,进而提高工业生产自动化的程度,降低制造企业的生产成本,促进企业信息化建设。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。