基于误差放大的BP算法改进

收敛速度慢和容易陷入局部极小是BP算法典型的缺点,也是后来许多改进算法不能克服的问题.介绍了基于误差放大的BP算法原理,分析其对标准BP算法的改进之处,将该算法从单层推广到多层.分析这种算法的数学依据,针对这种算法存在的问题和不足之处--收敛速度慢和不可调节的变化区,提出了一种改进措施:在放大系数中加入元素,从而使其避免了盲目调节.用matlab对实例进行仿真,相对其他的改进方法仿真结果表明该方法具有更好的收敛性和更高的精度.     

基于MGEKF的单站无源定位跟踪算法

单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单,系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度以满足实时化需求,在现有的基于多普勒变化率的单站无源定位算法的基础上.详细推导了基于MGEKF的定位算法以解决EKF算法的不稳定性,并通过计算机仿真比较了两种算法的性能,结果表明MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.     

一种改进的扩展旋转矢量姿态算法

在分析扩展旋转矢量姿态算法的基础上,基于典型圆锥运动理论以及迭代算法的思想推导了一种面向四子样的改进扩展旋转矢量优化算法.给出了较为详细的算法推导过程和具体公式.为检验改进算法的有效性,先后采用传统的四元数法、扩展旋转矢量法以及改进算法,对载体的典型圆锥运动进行了计算机仿真研究.结果表明,该优化算法不仅改变了捷联惯性导航系统中陀螺子样的利用方式,而且提高了系统旋转矢量的计算精度以及姿态算法的实时性.     

UKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了UKF方法在对目标雷达被动定位中的应用.针对反辐射导引头测角存在非线性特性的特点,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法同时实现目标状态估计和导引头非线性特性补偿.仿真结果表明,UKF方法与传统的EKF方法相比具有更高的定位精度.     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足,并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数,完成对含噪图像的均值滤波。实验证明,算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声,且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波,是一种简单、实用的图像滤波算法。     

寻的制导飞行器多模复合导引头的一种优化配置方法

针对寻的飞行器的高制导精度和轻小型化要求,提出了一种由不同类型导引头组成的多模复合导引头优化配置方法.在用这种方法对给定的导引头集合中选择具体导引头时,使用了对话式的双准则优化算法,给出了具体算法模型和步骤,并引入了仿真实例,计算证明了这一方法的有效性.     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能.     

基于极大熵微粒群混合算法的非线性方程组求解

针对非线性方程组,给出了一个新的算法.该算法首先把非线性方程组转化为一个不可微优化问题,然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转化为无约束优化问题,再利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并与其他算法进行比较.计算结果表明,提出的算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.