一种新的离散余弦变换LMS自适应滤波算法

通信过程中由于多径效应容易造成码间串扰,为此讨论了一种基于离散余弦变换(DCT)的最小均方(LMS)自适应滤波算法.该算法不依赖于输入信号特性,以一种近似的方式完成对输入向量正交化,实现了高效计算.将该算法运用于码间串扰(ISI)严重的信道均衡仿真实验中,并与传统的LMS和归一化LMS( NLMS)算法进行比较,仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

基于频谱分析的雷达信号分选新方法

相参性是现代雷达的普遍性质,利用雷达脉冲之间的相参性,提取相参特征参数,并运用于雷达信号分选,对降低当前信号分选中存在的“漏批”率具有重要的意义。本文在基于频谱分析的相参特征模型基础上,研究了基于最小二乘模板匹配误差的相参特征,并提出了具体应用中的改进措施。仿真结果表明,利用频谱主峰图像最小二乘模板匹配误差这一相参特征参数进行信号分选,可以有效地减少“漏批”率。     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

陆军作战指挥决策仿真模型构建

主要研究陆军作战指挥决策仿真模型构建方法,该方法能够通过面向模糊规则集使用一个类似下棋博弈的算法将指挥的策略进行建模,同时,构建指挥员性格模型,将一个特定指挥员指挥特点对决策结果的影响反映到决策模型中,能够较好地解决陆军作战仿真系统"人不在回路"模式下的指挥决策问题.     

一种固定单站对运动辐射源的无源定位跟踪算法

首先提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法,该算法克服了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法的一些缺点。另外给出了两种将该算法和卡尔曼滤波算法结合的改进方法,可以获得更优的定位效果。计算机仿真结果证明了上述两种方法是正确的。