m序列二相编码雷达灵巧噪声干扰研究

针对前沿复制干扰能量利用效率低的问题,提出了利用前沿波形,通过预测,超前获取雷达信号完整波形,进而实施灵巧噪声干扰的思路。对于采用由n级移位寄存器产生的m序列的二相编码雷达,给出了利用获得的前2n个码元,通过解n元线性方程组,预测获得完整m序列的方法。进一步,针对该线性方程组的生成特点,提出了一种快速算法。利用该快速算法,可以将预测的计算工作量平均分配到从获得m序列的第n＋1个码元到获得第2n个码元的各个节拍中去,使得一旦获得m序列的第2n个码元,就能够立刻得到m序列的所有反馈系数,获取雷达的当前发射信号的完整波形,并以最短的延迟实施针对性的灵巧噪声干扰。     

基于分层聚类的支持向量机模拟电路故障诊断

提出分层聚类与支持向量机集成的算法,以多级二叉树结构的SVM实现故障的分级诊断。根据最大间隔距离原则,对各故障模式电路特征的逐次聚类二分获得二叉树,使每个节点的SVM具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了SVM的组合策略。聚类上利用遗传粒子群算法对样本进行聚类。经模拟电路仿真结果显示,该方法与一对一、一对多方法相...     

基于循环平稳特性的两步盲信号提取算法

盲提取算法作为信号处理和分析的重要手段,其利用信号的先验特性提取期望信号,从而降低算法计算量、节约系统资源。文章针对通信信号的盲提取问题,基于信号的循环平稳特性,提出了一种两步盲提取算法:第一步,利用信号的循环平稳先验特性粗提取信号;第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号。理论分析与计算机仿真表明:与参考文献[5]中基于循环平稳特性的盲提取算法相比,提出算法具有更好的性能,平均信噪比可提高约10 dB。     

基于OpenCV的运动物体跟踪系统的设计与实现

运动物体的跟踪是把运动的物体检测出来,对目标编号并获取运动轨迹。因此,运动跟踪系统性能的优劣关键取决于运动前景检测的准确度。文章首先设计了一种有效的基于自动阈值分割的混合模型运动目标检测算法,然后以此为基础创建了一个独立的前景检测模块,最后将该模块嵌入到OpenCV提供的运动跟踪系统框架里,实现了一个完整的运动跟踪系统。运行结果表明,该系统具有较好的稳定性、准确性,满足了运动跟踪系统实时性、鲁棒性的要求。     

基于粒群算法和BP神经网络的煤电价格预测

由于煤电价格的波动受多种不确定因素的影响,且煤价和电价之间还存在非常复杂的耦合关系,它是一个典型的非线性系统,所以使用传统的方法来建立煤电价格的预测模型非常困难。针对这种情况,提出了一种基于粒群算法(PSO)和BP神经网络的煤电价格预测方法。采用PSO训练BP神经网络,不仅克服了BP神经网络算法易于陷入局部最优的缺点,而且可以提高网络的收敛速度和预测精度。结合煤电价格的历史数据,在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了该预测模型的优越性。     

应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

交互多模型算法的无人机控制系统故障诊断

交互多模型算法是一种广泛用于各种结构与参数变化的动态系统自适应估计的有效方法.在建立无人机控制系统传感器和执行器的全局故障和局部故障模型的基础上,应用此方法对传感器和执行器的各种软硬故障进行诊断,应用所建立的数学模型与方法,对无人机传感器和执行器的局部与全局故障进行了仿真计算.在仿真过程中发现,与一般的多模型方法相比,此方法能够更加准确可靠地诊断故障,无延迟报警,算法简单.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于分布式算法的FIR滤波器设计

采用分布式算法在 FPGA 中实现 FIR 滤波器的方法,将乘加运算转化为查找表的分布式算法并对高阶 DA 的实现进行优化。设计的电路通过软件进行验证并进行硬件仿真,结果表明电路工作正确可靠,能满足设计要求。     

基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究

提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法,给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法.最后,结合故障诊断实例,详细阐述了该诊断方法的应用过程,在对多个传感器提供的证据进行合成后,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显降低,证明该诊断方法合理有效.     

基于改进A星算法对自动导引小车路径规划研究

路径规划是自动导引小车应用的关键环节和研究热点,为了适应更加复杂多变的环境,提出了一种改进A星算法的自动导引小车动态路径规划算法.针对地图建模繁琐复杂的问题,在A星算法基础上增加了自动识别地图功能,极大减轻了地图建模难度;针对运算速度与精度受地图类型及大小影响较大的问题,增加了固化栅格数的方法,使算法在不影响精确度的前提下,极大地提高了算法运算速度;针对A星算法本身会出现多余拐点的问题,提出了拉直消除多余拐点的方法;为了提高路径的平滑程度,引入3次样条插值函数和膨胀函数的平滑处理算法,使路径更加平滑;针对A星算法无法处理动态规划问题,结合了D星算法搜索路径模式,使算法可以实时规划路径以避免碰撞动态障碍物.针对上述改进,利用MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车路径规划仿真平台,并通过对比分析,验证了算法的有效性与优越性,可应用于较复杂环境的自动导引小车动态路径规划问题.