适用于传感器网络战场监视系统的无锚点定位算法

针对传感器网络在军事领域的应用。本文提出一种适用于战场监视系统的三维无锚点自定位算法。该算法首先对布撒后的全网节点进行不基于地理信息的分簇算法,缩短了全网坐标建立的启动时间。当簇头节点能量将消耗尽时,再进行基于地理信息的分簇算法更新簇头节点。采用OFDM测距方法后,减小了节点间的测距误差。仿真实验表明,传感器网络鲁棒性较高,在区域为400m×400m×50m的三维空间内,随机放置200个节点,其平均定位误差为0.64%,满足战场传感器监视系统的要求。     

战时交通运输路径优化研究

以战时交通运输路径优化问题为研究对象,分析问题特点,考虑多式联运,以运输时间代价、运输费用代价、路段和运输节点的危险性代价为优化目标,建立起广义运输代价最小的运输路径优化模型,并设计了蚁群算法来求解问题模型。给出的算例表明,文中模型符合战时交通运输的特点和实际需要,可为确定战时运输路径提供决策支持,而采用的蚁群算法是求解该问题的一种有效方法。     

m序列二相编码雷达灵巧噪声干扰研究

针对前沿复制干扰能量利用效率低的问题,提出了利用前沿波形,通过预测,超前获取雷达信号完整波形,进而实施灵巧噪声干扰的思路。对于采用由n级移位寄存器产生的m序列的二相编码雷达,给出了利用获得的前2n个码元,通过解n元线性方程组,预测获得完整m序列的方法。进一步,针对该线性方程组的生成特点,提出了一种快速算法。利用该快速算法,可以将预测的计算工作量平均分配到从获得m序列的第n＋1个码元到获得第2n个码元的各个节拍中去,使得一旦获得m序列的第2n个码元,就能够立刻得到m序列的所有反馈系数,获取雷达的当前发射信号的完整波形,并以最短的延迟实施针对性的灵巧噪声干扰。     

基于分层聚类的支持向量机模拟电路故障诊断

提出分层聚类与支持向量机集成的算法,以多级二叉树结构的SVM实现故障的分级诊断。根据最大间隔距离原则,对各故障模式电路特征的逐次聚类二分获得二叉树,使每个节点的SVM具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了SVM的组合策略。聚类上利用遗传粒子群算法对样本进行聚类。经模拟电路仿真结果显示,该方法与一对一、一对多方法相...     

基于循环平稳特性的两步盲信号提取算法

盲提取算法作为信号处理和分析的重要手段,其利用信号的先验特性提取期望信号,从而降低算法计算量、节约系统资源。文章针对通信信号的盲提取问题,基于信号的循环平稳特性,提出了一种两步盲提取算法:第一步,利用信号的循环平稳先验特性粗提取信号;第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号。理论分析与计算机仿真表明:与参考文献[5]中基于循环平稳特性的盲提取算法相比,提出算法具有更好的性能,平均信噪比可提高约10 dB。     

基于OpenCV的运动物体跟踪系统的设计与实现

运动物体的跟踪是把运动的物体检测出来,对目标编号并获取运动轨迹。因此,运动跟踪系统性能的优劣关键取决于运动前景检测的准确度。文章首先设计了一种有效的基于自动阈值分割的混合模型运动目标检测算法,然后以此为基础创建了一个独立的前景检测模块,最后将该模块嵌入到OpenCV提供的运动跟踪系统框架里,实现了一个完整的运动跟踪系统。运行结果表明,该系统具有较好的稳定性、准确性,满足了运动跟踪系统实时性、鲁棒性的要求。     

基于粒群算法和BP神经网络的煤电价格预测

由于煤电价格的波动受多种不确定因素的影响,且煤价和电价之间还存在非常复杂的耦合关系,它是一个典型的非线性系统,所以使用传统的方法来建立煤电价格的预测模型非常困难。针对这种情况,提出了一种基于粒群算法(PSO)和BP神经网络的煤电价格预测方法。采用PSO训练BP神经网络,不仅克服了BP神经网络算法易于陷入局部最优的缺点,而且可以提高网络的收敛速度和预测精度。结合煤电价格的历史数据,在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了该预测模型的优越性。     

应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

交互多模型算法的无人机控制系统故障诊断

交互多模型算法是一种广泛用于各种结构与参数变化的动态系统自适应估计的有效方法.在建立无人机控制系统传感器和执行器的全局故障和局部故障模型的基础上,应用此方法对传感器和执行器的各种软硬故障进行诊断,应用所建立的数学模型与方法,对无人机传感器和执行器的局部与全局故障进行了仿真计算.在仿真过程中发现,与一般的多模型方法相比,此方法能够更加准确可靠地诊断故障,无延迟报警,算法简单.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于分布式算法的FIR滤波器设计

采用分布式算法在 FPGA 中实现 FIR 滤波器的方法,将乘加运算转化为查找表的分布式算法并对高阶 DA 的实现进行优化。设计的电路通过软件进行验证并进行硬件仿真,结果表明电路工作正确可靠,能满足设计要求。