Subspace dynamic‐simplex linear interpolation search for mixed‐integer black‐box optimization problems

Design and management of complex systems with both integer and continuous decision variables can be guided using mixed‐integer optimization models and analysis. We propose a new mixed‐integer black‐box optimization (MIBO) method, subspace dynamic‐simplex linear interpolation search (SD‐SLIS), for decision making problems in which system performance can only be evaluated with a computer black‐box model. Through a sequence of gradient‐type local searches in subspaces of solution space, SD‐SLIS is particularly efficient for such MIBO problems with scaling issues. We discuss the convergence conditions and properties of SD‐SLIS algorithms for a class of MIBO problems. Under mild conditions, SD‐SLIS is proved to converge to a stationary solution asymptotically. We apply SD‐SLIS to six example problems including two MIBO problems associated with petroleum field development projects. The algorithm performance of SD‐SLIS is compared with that of a state‐of‐the‐art direct‐search method, NOMAD, and that of a full space simplex interpolation search, Full‐SLIS. The numerical results suggest that SD‐SLIS solves the example problems efficiently and outperforms the compared methods for most of the example cases. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 305–322, 2017     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

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。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

对几种预警探测方式问题研究

随着高科技武器装备在战争中的使用,预警探测问题也越来越重要,如何更好地运用预警探测装备已经成为预警探测能力的“瓶颈”。结合实际,对几种装备的预警探测问题进行了分析,研究了舰载直升机、雷达哨舰及侦察机等预警探测设备的战术运用,最后给出了这几种预警探测装备的合理战术运用方法。     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于生物视觉原理的图像结构信息变化检测方法

为克服多时相遥感图像变化检测中照度差异和配准误差的影响,采用边缘结构信息进行变化检测。利用多方向Gabor函数从图像梯度强度图中提取边缘结构信息,称之为边缘标记(Edge Tag,ET),通过比较多时相遥感图像中ET的互相关系数实现变化检测。为减小差异较小的边缘对检测结果的影响,在相关系数的计算中引入抑制因子。仿真图像和真实图像的实验结果表明,该方法能克服图像照度差异和配准误差对变化检测的影响,取得了较好的检测效果。     

复杂背景下机载雷达目标探测的模型分析

考虑机载雷达目标探测受到复杂环境因素的影响,建立复杂背景条件下机载雷达目标探测的系统模型.利用此模型提出一个机载雷达目标探测的效能指标.在效能仿真的基础上,给出复杂背景条件下诸要素对机载雷达目标探测的定量影响.仿真结果表明了该模型的正确性和有效性.     

舰载雷达中频信号仿真设计与实现

为满足舰载传感器或武器系统论证、设计、试验、评估、训练等全生命周期的应用,对新型舰载警戒探测与跟踪雷达中频信号模拟器的系统体系和组成进行了探讨,介绍了系统的功能和技术指标,重点研究了软件无线电在雷达中频信号模拟中的应用、雷达电磁环境和目标回波仿真等一些关键技术,包括目标航迹模拟、目标回波模拟、杂波信号模拟、雷达接收天线仿真、雷达天线方向图仿真等.采用软件无线电技术和软硬件相结合的方法较逼真地实现了海战场复杂电磁环境下雷达中频信号的模拟.