基于粒子群优化算法的空中目标定位

受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。     

RPPM模式在军用烟幕扩散数值模拟中的应用

阐述了随机游走粒子一烟团模式（RPPM）的基本思想,并结合野外试验验证了该模式在烟幕扩散数值模拟中的应用效果。     

高速并行Gardner算法设计与实现

随着空间探测任务逐步增加、空间信道频谱资源日趋紧张,传统Gardner定时同步算法已经无法满足高速数传系统高通量、高可靠性的需求。为了提高Gardner定时同步算法的吞吐率并增大可纠正误差范围,提出一种高速并行Gardner算法。为了保证插值精度同时减少乘法器消耗,设计了一种并行分段抛物线插值滤波器;为了便于并行流水线设计和最佳采样点选取,构建了计数模块和定时缓存调整模块;为了提高等价吞吐率,重构了流水线并行环路滤波器结构和并行数控振荡器结构。结果表明,该算法等价吞吐率可达1 739.13 Msps,数字信号处理器资源消耗可减少44%,可纠正2×10^-3的定时误差。     

安全疏散的理论计算及安全性评价

关于安全疏散设计,目前我国规范仅限于对安全出口数量、宽度、疏散距离等指标的具体规定,本文通过对疏散时间、烟层下降、热辐射强度的理论计算,对安全疏散设计进行安全性评价。     

适应军队电话终端计费的管理系统

本文介绍一种适合在军队电话线路终端的计费与管理系统,说明其设计特点及主要应用软件。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

感烟探测器在地下车库中应用的可行性探析

分析了感烟探测器的优势,并从法规要求和技术两个方面探讨了在地下车库中应用的可行性,提出在经济、技术不断加强的条件下,感烟探测器在地下车库中大有可为。     

基于改进的PSO算法解决雷达网布站优化问题

雷达网布站优化是电子对抗仿真的重要组成部分,雷达网布站是否合理直接影响雷达网作战效能.而常规优化算法相对复杂,易陷于局部最优解.针对这一问题,提出适用于解决雷达网布站优化问题的改进粒子群优化算法,并且将所提出的算法与遗传算法进行了比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,在相同的条件下,改进粒子群优化算法具有精度较高且不易陷入局部最优解的优点,较好地解决了静态条件下雷达网布站优化问题.