多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣;利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

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。     

脉冲等离子体推力器羽流场数值分析

为掌握脉冲等离子体推力器的羽流特性,考虑磁场对等离子体羽流的影响,结合DSMC和PIC方法建立了粒子-流体混合模拟模型,以磁流体力学模拟提供入口条件对推力器羽流开展了三维数值研究,并通过朗缪尔三探针诊断对计算结果进行了验证。研究表明,羽流膨胀过程中各组分的动力学行为差异明显;放电电流振荡会导致产生低速离子群,并会加重离子回流;电磁加速是羽流等离子体主要的加速机制,磁场对推力器羽流的流动具有重要作用。     

海军装备修理目标价格测算方法研究

海军装备修理目标价格的确定是海军装备价格管理工作的重点。为准确测算装备修理目标价格,根据核方法的特性和应用优势以及装备修理目标价格中的非线性特征,可以采用核主成分回归法,用粒子群优化算法确定模型优化参数,用MSE和MAPE评价优化模型的预测效果。与目前常用的几种方法相比,运用核主成分回归法,模型的测算精度可以得到进一步提高。     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.