分布式小卫星SAR回波仿真快速算法

回波信号仿真是研究分布式小卫星SAR系统的基础,对于系统总体设计具有重要意义。大范围自然场景回波仿真导致巨大的计算量。快速算法基于FFT实现,首先在时域利用脉冲序列近似表征场景在慢时刻的响应,然后利用FFT在频域实现线性时不变滤波以产生场景回波,算法能够有效减小运算量。对仿真的回波进行成像和干涉处理,结果验证了算法的有效性。     

军事能力到装备系统的双层规划模型及其求解算法

阐述了基于能力的军事规划新思路,提出了从军事能力到系统项目的两层规划模型。该模型上层以效果和效果-成本比值最大化为目标,通过资本规模来约束下层决策。下层以各种能力最大化为目标,在成本约束下寻求不同系统项目的最佳组合,并将结果返回上层影响最终的决策。应用了多目标遗传算法来求解该规划模型。算例结果表明,所建立的双层规划模型及其求解算法对于国防资源分配问题是有效的。     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法.在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵.实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明...     

用于时空综合被动定位的种子分裂算法

针对传统TMA方法的局限性,运用时空综合被动定位(STI)理论,探索如何利用拖线阵列声纳的基阵探测信息估算目标运动要素。采用种子分裂算法(SDA)原理,通过选取合适的初始种子,进行高效率的穷举,从而得出最优解。经过仿真计算及分析发现,与遗传算法相比较,计算量大大缩小;本艇不机动时,即使在低信噪比的情况下,该算法既满足了可靠性的要求,又缩短搜索迭代过程。     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

Two-agent scheduling with linear resource-dependent processing times

This paper considers a two-agent scheduling problem with linear resource-dependent processing times, in which each agent has a set of jobs that compete with that of the other agent for the use of a common processing machine, and each agent aims to minimize the weighted number of its tardy jobs. To meet the due date requirements of the jobs of the two agents, additional amounts of a common resource, which may be in discrete or continuous quantities, can be allocated to the processing of the jobs to compress their processing durations. The actual processing time of a job is a linear function of the amount of the resource allocated to it. The objective is to determine the optimal job sequence and resource allocation strategy so as to minimize the weighted number of tardy jobs of one agent, while keeping the weighted number of tardy jobs of the other agent, and the total resource consumption cost within their respective predetermined limits. It is shown that the problem is -hard in the ordinary sense, and there does not exist a polynomial-time approximation algorithm with performance ratio unless ; however it admits a relaxed fully polynomial time approximation scheme. A proximal bundle algorithm based on Lagrangian relaxation is also presented to solve the problem approximately. To speed up convergence and produce sharp bounds, enhancement strategies including the design of a Tabu search algorithm and integration of a Lagrangian recovery heuristic into the algorithm are devised. Extensive numerical studies are conducted to assess the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

改进的遗传算法在导弹火力分配中的应用

弹道导弹系统是一个非常复杂的系统,有其自身的特点,其造价昂贵,数量有限,发射点也很分散.因此,火力分配问题在弹道导弹射击中具有极为重要的地位.尤其对于常规战术弹道导弹,火力分配的合理与否将直接影响作战效果与战斗力的发挥.根据地地战术导弹的作战运用特点,建立了导弹火力分配的优化模型;详细介绍了一种改进的遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明该改进算法更能有效快速地找到最优解.     

聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据,试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性.分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向.