随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

数字信号抽样率提升的一种算法实现

本文通过对数字信号插值过程在频域和时域的分析，得到一种整数倍内插的通用算法，进而阐述了该内插算法的实现，并提出了内插器的概念及表示方法。     

通信系统和网络的综合抗干扰问题

本文讨论通信系统抗干扰能力的构成要素，并简单分析了通信网络抗干扰能力的量度以及网络优化和自适应控制与管理中的一些问题。     

航空装备保障效能典型参数评估方法

从装备自身固有能力和保障系统、保障能力两个方面研究影响航空装备保障效能的因素,构建了以战备完好能力、执行任务能力和直接被保障能力为表征的装备保障效能评估指标体系。对出动架次率等典型保障效能参数进行了分析计算,评估了装备的综合使用能力和保障能力,并从保障设备的配置出发对保障资源进行优化,提高了装备在使用环境下的综合保障效能。     

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。     

基于改进的BP算法雷达故障诊断系统设计

为适应雷达故障诊断快速化、智能化的要求,介绍了一种基于改进的BP算法的雷达故障诊断系统设计方法.作为实例,详述了某型雷达视频放大电路的诊断.最后,用Visual C 语言实现了编程.诊断结果表明了采用改进的BP算法实现雷达故障诊断的有效性.     

同时强镇定的一个充分条件

一个稳定的控制器可同时镇定n个对象(同时强镇定)等价于一个控制嚣(不一定稳定)同时镇定n+1个对象(同时镇定).两个以上对象的同时强镇定和三个以上对象的同时镇定是线性系统中一个亟待解决的公开问题.文中所作的基本假定是所有的对象具有相同的简单不稳定零点,在此条件下给出了n个对象同时强镇定的一个充分条件.此条件仅需确定n个对象的不稳定零点并且判定由不稳定零点导出一个相应矩阵是正定的,就能判定n个对象同时强镇定,因此是一个易于检验的充分条件.同时给出了n个对象同时强镇定的算法.丰富了同时强镇定的条件和算法.     

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。     

模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题.将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法.该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化.仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的.