基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术

近年来,扫描单发单收面阵近场成像技术在安检、医疗等民用领域中引起了广泛关注.然而,传统的距离徙动算法在对回波进行处理的过程中无法避免多步近似和插值操作,并且忽视了信号传播衰减带来的不利影响.因此,提出了一种基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术,该技术通过保留回波模型中的幅度衰减因子,并根据目标回波方程特性对...     

利用几何结构求解欧氏平面TSP的改进遗传算法

TSP是经典的组合优化问题。根据欧氏平面TSP最优环路的性质提出了子路径及相关的概念,利用点集凸壳设计了环路构造算法,并以点集Delaunay三角剖分图为启发信息设计了改进的遗传算法,通过中国144城市TSP等验证了算法的有效性。     

卡尔曼滤波的心动阵列实现研究

基于Faddeeva算法可以实现各种矩阵运算 ,并且可以方便地映射到心动阵列结构上这一事实 ,提出了一种基于Faddeeva算法的卡尔曼滤波心动阵列实现方法 ,并在此基础上设计了两种处理器拓扑结构。分析结果表明 ,这两种处理器结构具有效率高、规整性好和易于扩展等特点。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

基于蚁群算法的防空C3I系统火力分配模型研究

针对当前火力分配问题实现难度大的特点,分析各种火力分配优化方法的优缺点,运用新型蚁群算法尝试解决WTA问题。建立了基于蚁群算法的火力分配优化模型,描述了解火力分配问题的一般步骤,通过实例给出了算法,解决了WTA问题。并与匈牙利法相比较,结果表明该方法的合理性和有效性,特别是在武器—目标数较大时,其效率要高于常用的匈牙利法。     

气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响

针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

并行计算的数据重分配

为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

基于混合优化的前馈-反馈复合控制器最优设计

为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈-反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈-反馈控制器参数进行了优化.仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈-反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性.