拟带宽 Toeplitz 系统的秩 1 修正算法

本文以带宽Ｔｏｅｐｌｉｔｚ系统的快速并行解法为基础,通过建立秩１的修正格式讨论了拟带宽Ｔｏｅｐｌｉｔｚ系统的一种快速并行算法,其串行运算量为９ｎｈ＋Ｏ（ｈ）．设ｐ为处理机台数,当ｐ≤ｎ时,并行运算量为　;当ｐ＝３ｎ时,运算量为２ｈ￣２ｌｏｇ２ｎ＋Ｏ（１）,其中ｈ表示拟带宽宽度。     

对象关系数据库中连接谓词索引技术的研究

讨论了一种适合于对象关系数据库的新型索引结构———连接谓词索引 ,在介绍了谓词索引之后 ,给出了基于该索引结构的连接算法 ,并分析了连接算法的性能 ,提出了根据性能计算来确定关系R和S中谁作为外关系 ,从而降低算法代价的方法 ,特别地 ,本文还把连接谓词索引推广到一般形式 ,可以用于多个关系表的连接     

利用遗传算法和模糊逻辑进行系统可靠性优化分配

提出一种使用遗传算法和模糊逻辑相结合进行系统可靠性优化分配的新方法。该方法使用模糊逻辑对系统研制初期可靠性设计中所存在的不精确限制条件和设计目标进行数学建模 ,然后利用遗传算法对数学模型进行求解。该方法充分利用了模糊逻辑的建模效率和遗传算法的搜索效率 ,大大提高了系统可靠性分配的效率和精度。本文首先以两单元串联系统的可靠度优化为例进行说明 ,然后将算法扩展至多单元系统的可靠度及冗余度优化问题的求解。数值仿真实例显示了算法的性能和可行性。     

一种用于扩频通信中大功率窄带干扰抑制的IIR自适应滤波器

提出一种稳定的ＩＲ自适应滤波器，并给出了系数迭代的非线性梯度算法。计算机模拟结果表明：它能够有效抑制ＪＳＲ很高的单频连续波（ＣＷ）干扰及部分频带型窄带干扰，从而使ＦＩＲ滤波器的固有缺陷得以克服。     

面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

文章编号：基于多目标进化搜索算法的AUV地磁仿生导航方法

针对水下自主航行器(AUV)地磁多参量多目标搜索的问题,提出了一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。     

反射射线追踪技术在城市场景多径预测中的应用

多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,其不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行深入研究。以信号在简易街道传播为例,对比分别利用所提算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。     

基于PageRank算法的武器装备体系重要节点评估

将武器装备系统抽象为网络节点,利用复杂网络理论研究评估武器装备体系中的重要节点。针对传统PageRank算法在该应用中存在的问题,提出一种修正的PageRank算法。该算法对悬挂节点及有向环状网络节点的重要度评估具备收敛性。仿真实例验证了该修正算法对双目标作战环节点重要度评估的有效性。为了进一步验证所提算法的准确性,引入特征谱理论和移除节点法评估网络的抗毁性。     

基于置信规则库的防空目标意图识别方法

为解决防空反导体系对于目标意图识别中多源信息处理的问题,提出了一种新的防空目标识别方法——置信规则库(Belief Rules Base)识别模型,该方法是基于BRB专家知识系统的自学习方法,可以有效处理多源不确定性信息。同时,为了提高其识别效率,建立了一种与之相匹配的参数优化模型,并选择差分进化算法作为BRB识别模型的优化引擎。此外,在BRB识别模型中,专家意见也被引用到模型的初始化和推理过程中。最后采用一个实例对BRB识别模型的准确度进行验证。研究表明:该方法具有较强的实用性,可为防空反导体系的目标意图识别提供有力支撑。     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。