BP成像算法的快速实现

BP (Back Projection)算法是一种被广泛应用的SAR成像算法 ,它的突出优点是解决了大积累角情况下不可避免的距离迁移 (rangemigration)问题。但由于计算量过大 ,使得它往往成为提高信号处理效率的瓶颈。本文充分利用轨道SAR地面实验中雷达运动轨迹的特点 ,通过消除BP算法中计算的冗余性 ,极大地降低了计算负担 ,提高了成像速度。本算法在实际应用中取得了良好效果     

基于功率控制分组的RFID防碰撞算法改进

为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。     

一种新的装备配置优化模型

传统的装备配置优化问题一般采用确定性的数学规划方法解决,难以满足高技术条件下现代战争中需要对大量随机现象和模糊现象进行精确定量分析的实际要求。在分析了高技术条件下装备配置问题一般特性的基础上,根据机会约束规划和模糊机会约束规划的思想,提出了一种新的建立装备配置优化模型的思路和方法,并给出了基于随机模拟的遗传算法的实值算例,算例结果与实际情况基本相符,反映了模型的科学性与实用性。     

一种改进的BP算法

ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ）,自适应调整学习率,提高了运算速度,减少了迭代次数。最后将标准ＢＰ算法和ＭＢＰ算法进行了比较,仿其结果表明：ＭＢＰ算法的学习次数和收敛速度得到极大改善。     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法.     

遗传算法及其应用

简述了遗传算法的其本原理和特点,并将其应用于声纳目标特征的选择。实验结果表明了遗传算法在模式特征优化和选择中的优势。     

Ad Hoc网的IEEE802.11 MAC协议退避算法

IEEE802.11的MAC协议是移动Ad Hoc网络目前事实上的标准.节点成功发送后,该协议中的信道接入退避算法将节点竞争窗口值CW(contention window)设为最小竞争窗口值CWmin,这种算法易造成某个节点一直占有信道,使得其他节点出现“饥饿”现象.提出一种改进算法EBEB(enhanced binary exponential backoff),用窗口阀值CWmid区分网络状态,让节点据此来合理的设置当前的竞争窗口,而不是直接设为最小值,避免节点之间产生严重的不公平.仿真结果表明改进算法EBEB在数据丢失量、时延、吞吐量上优于原有的BEB(Binary exponential backoff)算法.     

多边形障碍环境中避障路径的遗传算法

研究了平面障碍环境中避障的遗传算法,重点介绍了障碍环境的模型构造和用遗传算法求解该模型的方法设计.采用了与已有遗传算法不同的染色体编码方式和不同的遗传算子设计,在初始群体产生时尽量避免了引入无效基因,提高了染色体进化的效率,使得该算法具有很好的寻优能力,实验结果也表明了该算法的有效性.     

遗传算法在阵列天线误差校正及优化中的应用

针对阵元位置误差影响DOA估计算法性能的问题,采用遗传算法寻找阵元的最佳位置进行校正。然后研究了在阵元数一定、放置范围可变和阵元放置范围一定、阵元个数可变的情况下,如何利用遗传算法对阵列进行优化。最后给出了计算机仿真结果。结果表明这种方法可以有效地对天线阵列进行误差校正及优化。