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231.
232.
针对水下电磁探测系统对直接耦合干扰的补偿精度受限于硬件采样分辨率的问题,研究了基于自适应技术的直接耦合干扰两级补偿方法。采用高速 DSP 芯片实现直接耦合干扰补偿电路,完成直接耦合干扰的粗调补偿;提出了基于可变遗忘因子的 QRD-LS 算法,并采用基于该算法的自适应陷波器实现了直接耦合干扰的微调补偿。实验研究验证了两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿性能。结果表明:基于可变遗忘因子的QRD-LS 算法稳定性好,收敛速度快;基于该算法的自适应两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿精度达到10-4倍。 相似文献
233.
将海上补给路径规划问题(URRP)与传统的旅行商问题(TSP)进行比较,分析了它们之间的联系与区别。在此基础之上,应用一种改进的TSP问题,对海上补给路径规划进行了数学描述。针对平时和战时对编队海上补给的不同要求,分别建立了海上补给路径规划模型,确定了规划问题的目标函数。构造了蚁群算法,对URRP问题进行求解,并以平时的海上补给路径规划问题为例,得出了海上补给的最优路径。计算结果验证了该模型和算法的可行性。 相似文献
234.
针对现代水面舰艇所布放的箔条、角反射器(体)等无源干扰设施严重影响导弹导引头选择真正舰船目标的现象,提出了一种基于目标运动特征属性信息和改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的多目标选择方法。通过将多目标选择问题等效成多属性决策问题,借助目标的运动特征,改进了理想解和负理想解的确定方法,最终得到决策模型。仿真试验表明:该方法简单有效,适合于工程应用。 相似文献
235.
高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 相似文献
236.
路由算法在选择路径时,主要考虑传输延迟和跳数这两个因素,分别选取最短延迟路径(Least Delay Path,LDP)或最少跳数路径(Least Hops Path,LHP)。在卫星网络中,基于LHP选径策略实现更加简单,但其应用在LEO卫星网络中合理性的研究成果不多。对极轨道LEO卫星网络中,LDP和LHP之间关系进行详细地理论分析,验证了LHP选径策略的合理性。并在此基础上,提出一种基于横向传输优先级(Horizontal Transmitting Priority,HTP)的LHP最短路径选择策略,利用横向链路长短特性简化路径决策流程。通过仿真,该方法能够快速寻找到最短LHP路径,为LEO卫星网络路由算法提供一定的研究基础。 相似文献
237.
238.
239.
为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。 相似文献