基于区域分割的快速KNN定位算法

针对位置指纹定位算法指纹匹配效率低、定位实时性差等问题,基于传统的K最近邻思想提出一种区域分割的方法。该算法在指纹匹配阶段根据区域分割的思想,逐步缩小对目标点的定位区域范围,选取该范围内所有的参考点作为待匹配的指纹,利用KNN算法进行最终的位置估计,实现目标的快速定位。这样的过程大幅度减小了KNN算法的指纹匹配功耗,使其能应用在较大的指纹数据库中。仿真实验结果表明,该算法在保证定位精度的情况下,定位的速度明显快于传统的KNN定位算法。     

时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于EM(Expectation-Maximization)算法的改进M2M4-EM算法。利用EM算法的迭代期望值最大化思想,推导了SIMO信道下EM算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对EM算法进行初始化。仿真结果表明,M2M4-EM算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

一种基于改进K-means算法的空间群划分方法

空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定"距离"度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的"距离",引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略

在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。