雷达组网布站对数据融合精度的影响研究

建立了雷达组网布站的结构模型和数学模型,为研究雷达组网对目标定位精度的空间分布情况,引入了组网雷达定位精度几何扩散因子(GDOP)的数学模型,并利用组网雷达定位精度GDOP描述了直线航路上雷达组网布站的定位精度分布;然后利用简单的最小均方误差融合估计算法对直线航路上的目标数据进行融合,并给出了雷达组网布站的评价指标与数据融合精度的对应关系,从而证明了在定位站几何布局已定的条件下可以用GDOP来表征航线数据融合定位精度的结论;最后给出了实例说明.     

三站时差定位系统观测站构型研究

针对三站对雷达辐射源测时差定位系统,提出了用"站间构型测度"分析构型对定位精度影响的方法,推导了几何精度稀释因子(GDOP)与三站构成的三角形面积的显式表达式并通过仿真分析了构型对定位精度的影响;文中提出了站间编队构型优化设计准则,为提高三站定位系统的定位精度提供了理论依据.     

二阶伏特拉滤波器RLS算法改进

分析了二阶伏特拉滤波器的一种快速RLS算法,针对其存在的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,构造了遗忘因子函数并取代该算法中的固定遗忘因子,得到改进的RLS算法。提出了遗忘因子函数的构造原则并分析了相关参数的选取方法。算例表明:改进的RLS算法能解决收敛速度与收敛精度之间的矛盾,有效地加快了收敛速度。     

改进粒子群算法在库存预测中的应用

针对自动化立体仓库库存预测结果存在不准确和时间滞后等问题，课题组提出一种基于改进粒子群算法并结合指数平滑法来构建库存预测模型。分析传统粒子群算法和指数平滑法的原理以及缺点，通过引入附加变量、非线性动态调整惯性权重以及异步变化学习因子的方式，提出一种改进的粒子群算法；并采用4种标准测试函数来验证算法的寻优能力；最后将改进后的算法与平滑指数算法相结合构建预测模型，以某公司生产的导流板实际库存数据为例进行仿真实验，并与常用的几种预测模型进行验证对比。结果表明改进的粒子群算法预测模型的精度更高。该模型能够解决传统预测模型精度不高、适用情况单一等问题，提高企业的库存利用率。     

基于特征因子算法改进的作者影响力评价研究

特征因子算法是评价期刊质量的一种重要方法,文章在特征因子算法基础上通过改进构造出一种作者影响力评价的新算法.首先对特征因子算法原理进行简单介绍.然后通过分析作者引用相较期刊引用的特殊性,对特征因子算法进行了改进,并对其实现步骤进行了详细说明.最后,选择国内图情学作者引用网络进行应用研究,得到了这些作者的影响力排名,并与传统的被引次数进行了比较.     

改进的GA-PTS降低OFDM峰均比

提出了一种使用相位因子优选对方法改进GA-PTS以降低OFDM的PAPR的算法。改进算法根据具有低PAPR值的不同PTS子块求和有更大的概率获得具有低PAPR值的传输信号,将GA-PTS中基因交叉步骤变为选择相位因子优选对,达到进一步提高GA-PTS降低系统PAPR的目的。仿真结果验证了该算法可以获得低于传统GA-PTS算法0.2 dB左右的PAPR性能。     

交叉变异蛙跳算法

针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思想融入基本蛙跳算法,提出了一种新的改进蛙跳算法——交叉变异蛙跳算法(KSFLA).该算法通过子族群中排名较前的个体变异产生新个体代替子群中较差的若干个体,而其余的非子群最优个体则模仿大雁飞行策略,参照前面的个体进行位置更新,充分利用群体的信息提高算法性能.实验表明,改进后的算法在收敛速度以及收敛精度方面都有了很大程度地提高.     

MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法

MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。     

弱信号环境下的盲自适应波束形成

针对原CCAB算法的相关矩阵对循环平稳信号不够准确而导致算法在恶劣环境下的鲁棒性不够强问题,提出一种鲁棒性更强的CCAB改进算法。推导了适合循环平稳信号阵列相关矩阵的理论式,经过分析原相关矩阵的不准确性和遗忘因子的正面作用后,得出了新相关矩阵的迭代式。仿真结果表明改进的算法能在计算量不变的情况下更有效地接收弱信号、抑制强干扰,且对循环频率误差不敏感。     

一种新的GPS导航卫星选择算法

针对利用全球定位系统（GPS）进行定位导航时对实时性的要求，提出了一种新的导航卫星选择算法。该算法比传统算法的计算量小得多。仿真结果表明，该算法所得出的结果与传统算法很接近，能满足导航定位的实时性精度要求。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

基于SRCDKF的交互式多模型算法

给出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波的交互多模型(IMM)算法.该算法较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的IMM算法更好的数值稳定性、计算精度和收敛速度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算.Monte Carlo仿真验证了该算法的可行性和有效性.     

r-循环矩阵求逆和广义逆的Euclid算法

利用多项式的Euclid算法给出了非奇异的r-循环矩阵求逆矩阵的一个新算法,该算法同时推广到用于求奇异r-循环矩阵的群逆和Moore-Penrose逆。最后给出了应用该算法的数值例子。     

辐射源CCD焦平面阵列的非均匀性校正

对辐射源定标焦平面阵列非均匀性进行了研究,导出了适于成像光谱仪应用的相关算法。分析了成像光谱仪的成像特点．对相应的算法实验结果进行了对比,表明此校正算法能有效提高成像光谱仪干涉图的成像质量,也显著提高了光谱复原的精确性．     

割线法在空间桁架几何非线性分析中的应用

主要说明割线法在刚度矩阵上的应用。目前国内外有关几何非线性刚度矩阵方面的分析,皆为线性刚度矩阵加上几何刚度矩阵。虽然有关学者已提出许多简易合理的几何刚度矩阵的公式,但它们只适用于桁架、刚架、梁等,若遇到板、壳等较复杂的结构,其几何刚度矩阵将会是个令人困难的地方,因此提出利用割线法的概念,只使用线性刚度矩阵来分析结构的几何非线性行为,从而避免求几何刚度矩阵。虽仅探讨桁架结构,但此成果可供往后续梁柱及板壳等相关研究的参考。     

试论空间任意曲线的一种插补算法

提出了点对理论廓线偏差的新的算法，探讨了全面评估构成插补轨迹的拆线段对理论廓线的偏差，给出了直线、球面综合偏差的几何意义，比较了新的算法与传统算法的加工误差，结果表明，新算法能够提高ＣＮＣ系统的加工精度．     

基于正区域约简的决策表差别矩阵方法研究

利用差别矩阵比较容易求出决策表的所有属性约简.分析了几种决策表差别矩阵的生成特点,提出一种改进的差别矩阵,差别矩阵的生成不需要计算划分U/C或正区域,可直接由决策表产生,得到了差别矩阵的几个定理.利用这些结果,给出求决策表的正区域、核、最小约简和所有属性约简的方法.理论分析和实例说明,新算法与文献[4-6]中属性约简方法所得到的约简结果相同,但效率更高.     

可达矩阵的新求法

将模糊数学求传递闭包的思想应用到离散数学中。利用可达矩阵与邻接矩阵的关系,引进模糊矩阵的合成运算,根据可达矩阵的常用求法,推证出新的可达矩阵的计算公式,并提出了逐次平方的算法,该算法简单易行。     

关于无向二部图最大匹配集矩阵算法的研究

提出一种采用矩阵理论求无向二部图最大匹配集的新算法 ,能够求出多个最大匹配集 ,对于完全二部图情况 ,该算法还能求出并计算可能存在的最大匹配集的总数 .