基于遗传算法的航向测量误差分析

提出了一种基于遗传算法的高精度航向测量误差分析的方法,测量模型由2台全站仪组成.通过最佳保留策略和带约束条件的遗传算子,保证该算法具有全局搜索能力.分析结果表明,遗传算法的搜索空间仅为整个搜索空间的0.03%,该模型在现有码头条件下航向测量的精度可达到4″,满足对舰船导航设备高精度航向标校的要求.     

高精度程控电阻网络生成算法设计

为了提高高精度程控电阻的设计效率,建立高精度电阻网络的物理模型和数学模型,提出一种高精度程控电阻网络生成算法。该算法根据给定的量程和精度,基于主电阻网络、补偿电阻网络和偏移电阻的组合方式,自动生成高精度程控电阻网络。以量程90~250 Ω、精度5 mΩ的需求为例,在MATLAB平台上对算法进行仿真验证,仿真结果验证了算法的可行性。结果表明生成的程控电阻网络满足目标量程和精度的需求,算法解算时间仅为18.128 s。相比于人工设计的方式,该算法大大提高了设计效率。     

一种基于MCS-51单片机的快速,高精度对数运算方法

本文对目前ＭＣＳ－５１单片机对数算法进行了简单分析,提出了一种分解查表计算算法。该方法具有快速、高精度和占用内存小等特点,并在实践中得以应用,取得满意效果。     

一种地心直角坐标到大地坐标转换的高精度算法

论述了一种地心直角坐标到地心大地坐标转换算法。对算法进行了详细的数学描述和推导;采用修正的劈因子方法对大地纬度相关方程进行求解试算,证明了该方法是高精度的和完全封闭的;具有较高的工程应用价值。     

约束无迹粒子滤波及其在汽车导航中的应用

针对汽车组合导航系统要求滤波算法具有高精度,高稳定性,高时效性的特点,设计了一种基于约束方程的无迹粒子滤波算法,该算法通过约束方程使得非线性系统的维数降低,在保持无迹粒子滤波精度的基础上提高了算法的解算速度,使算法的时效性得到提高。在汽车组合导航系统状态方程和测量方程的基础上建立系统的约束方程,算法的仿真取得了良好的效果,说明该算法对导航系统的适应性较强。通过对比表明相对于扩展卡尔曼粒子滤波和无迹卡尔曼粒子滤波,该算法的导航精度和时效性方面优势明显,体现了该算法的优越性。     

基于单快拍数据的嵌套阵列DOA估计算法

针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。     

GFSINS角速度代数提取算法设计

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)获取的姿态角信息包含角加速度项、角速度平方项以及角速度交叉乘积项的特点,在姿态角速度开方算法的基础上设计了对数提取算法.该算法充分利用计算机对数运算的特点,通过简单的代数运算避免了以往姿态角提取时积分过程存在误差积累、开方过程存在的符号判断和除法溢出的问题.仿真结果表明,该算法在精度和稳定性方面均要优于现有的积分算法和开方算法,可以为后续高精度姿态信息提取算法提供输入.     

具有连续反馈的在线草图符号识别算法

当前多数在线草图符号识别方法是在用户绘制完图形后,通过点击按钮或等待一定时间来反馈识别结果。为提供连续反馈,提出了一种基于图元的部分草图识别算法:对输入笔画进行笔画分割得到图元表示,提取表示两个图元空间关系的新特征,依据指派问题模型,通过该特征的相似度识别符号。算法简单,无须训练,而且与笔顺、笔画数和图形大小无关。实验证明了方法的有效性。     

改进的迟延相位差多信号频率估计应用

给出了一种多信号欠采样频率估计算法。该算法通过迟延相位差的允许误差求出频率大致取值区间,利用欠采样频谱结果求出多个信号的高精度频率估计值,并重点解决了当不同信号因欠采样出现谱峰重叠时测频不准确的难题。仿真表明,该算法具有良好的抗噪性能,且估计精度高。     

脉冲群间多普勒频率变化率的高精度测量算法

提出了一种脉冲群间多普勒频率变化率的高精度测量算法,该算法利用脉冲群内相邻脉冲对间的互相关函数估计脉冲群模糊频率,在连续脉冲群间选择任一相同模糊频率进行解模糊得到各脉冲群相对频率,由于这些相对频率包含相同的模糊,从而可以利用差分或滤波算法得到脉冲群间多普勒频率变化率。该算法具有相对频率估计精度高、解模糊过程简单、运算量小、多普勒频率变化率测量精度高等优点。计算机仿真和地面缩比试验均证明了该测量算法的有效性。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

一种多级图形调用方法

提出了一种实用多级图形调用方法,它主要是对一张地图图形在屏幕上显示不清楚时,把地图图形分成若干个小图,分级调用。其特点是图形自动放大,显示清楚,图形不变形,可用鼠标器,键盘定点选图,及定区域自动选图,并可对一定条件下不规则图形进行处理。     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

一种RS码快速盲识别方法

为了获取数字通信中未知线路的纠错编码信息,提出了一种RS码快速盲识别方法.通过对RS码的二进制表示进行码根求解的方法来检测未知线路的RS码长、本原多项式阶数以及可能的本原多项式;进而遍历得到的本原多项式对RS序列进行伽罗华域的傅里叶变换(GFFT),通过连零位置和个数最终确定未知线路的真实本原多项式和生成多项式.实验验...     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.     

GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。