网络图的自动生成算法及其系统实现

本文研究了网络自动生成的实现算法和系统实现技术。本算法按路线来画结点,将其区分为不同的层,再绘制路径。先画出所有关键路,确定关键节点的坐标;然后对于未确定坐标的结点,寻找其由关键结点出发再回到关键结点的最短路径,将该路径上的结点画为一层,按不同的路线分为不同的层次进行绘制,直到所有结点均确定坐标。然后确定路线的层次,最后统一协调规整。以此算法开发的软件系统可节省时间,并可保证生成规范的网络图。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

基于改进时序算法的电力系统可靠性评估方法研究

时序算法是对蒙特卡洛法的优化,适用于电力系统可靠性评估.但是,当系统中参数波动频繁、状态量基数很大时,时序算法会在状态量的抽取与评估判断上耗费较多时间,从而降低了运算效率.为此,从状态量获取与处理的角度通过离散化与标准化对时序算法进一步优化,以提高算法效率、增加算法精度,进而为解决电力系统可靠性评估实时性问题提供方法....     

工程可实现的多接收阵SAS精确逐点成像算法

为了解决传统基于截断插值方式的多接收阵合成孔径声纳逐点成像算法所导致的插值误差和图像相位信息畸变的问题,根据时延和频移的对应关系,提出了一种基于频移的逐点成像算法。该方法针对图像中的每一个像素,通过频移对其考虑"停-走-停"影响的精确时延史进行校正,从而将理论上精确的逐点成像算法拓展到实际工程应用中。通过仿真实验和实测数据对所提方法的有效性进行了验证,结果表明:相对传统基于截断方式的逐点成像方法,该方法可以避免插值误差,有利于后期干涉信号的处理。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。     

Turbo均衡的误码率性能分析及应用

对Turbo均衡系统中的分量编码器、约束长度、交织长度、迭代次数、码率等参数进行了系统分析,在log-MAP算法基础上,仿真出了这些参数与误码率之间的定量关系,并分析了Turbo均衡在高斯白噪声信道和瑞利信道中的不同表现,为Turbo均衡的具体应用提供了可靠的参数选择依据。针对短波信道不稳定,短波电台数传误码率高的情况,设计了以Turbo均衡为核心的无线增强解决方案,并通过仿真验证了其在不同信噪比条件下降低误码率的效果。     

一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

多种滤波器方案对机动目标跟踪自适应性比较

在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。     

飞行控制软件导航仿真模型遥测数据注入仿真

研究了飞行控制软件导航仿真模型遥测数据注入仿真中的一些问题,构造了遥测数据输入序列的误差补偿算法,重建相应的输入序列,使得将它们注入到相应的数字仿真模型进行仿真时,得到的输出与飞行试验中弹上计算机发送的遥测数据相符。     

脉冲噪声环境下的二维DOA估计

为了解决传统波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法无法在强脉冲噪声环境下实现高精度估计的问题,提出了一种基于新型相关熵协方差矩阵（correntropy-based covariance matrix,CBCM）的二维DOA估计算法。该算法用新型相关熵协方差矩阵代替传统子空间算法中的自相关函数,将相关熵对脉冲噪声的抑制作用充分应用到了DOA估计领域,并结合旋转不变子空间算法（estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）实现了在均匀圆阵下的二维角度估计。计算机仿真实验结果表明：所提算法能够精确估计出所给信源的方位角和仰角,与其他算法相比,能够在小信噪比、小快拍数、强冲击噪声环境下依然保持着高精度、低误差的优点。