一种不需要特征值分解的MUSIC方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法。提出了一种构造参考信号的预处理模型,提出了一种适合于MUSIC方法的多级维纳滤波结构。新方法避免了采样数据二阶统计的特征值分解,降低了运算量。仿真结果证明了方法的有效性。     

海量公交数据的人群画像算法

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

快速JPDA算法的递归和并行实现

本文从联合关联事件的构造出发，讨论关联假设事件的分层构造，以达到降低计算量的目的。这里的层次可从０取到Ｌ，０层表示没有任何目标能够跟当前的观测数据关联，Ｌ层表示共有Ｌ个目标可以跟当前扫描得到的观测数据相关联。本文的关联事件的构造中，各层次的搜索具有递归性并可以独立进行，因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献作了比较，并且给出相应的计算机仿真实验及其结果。     

加强约束的布尔可满足硬件求解器

利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。     

融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。