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。     

基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法

为有效融合高冲突证据,在总结已有D-S改进算法(CID-S)的基础上提出了新的基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法(NID-S).该算法充分考虑了待融合的两证据源与其他证据源间的关联关系,根据相似度矩阵非负对称的性质求取各证据源的相似度、可信度等特征,进而利用证据源的可信度进行加权平均求和,得到不同证据源对各焦元的支持度,并将其作为一组中心值;然后构造相似度函数,并计算不同证据源中的各焦元信度赋值与其对应焦元的中心值的关联程度,从而确定参与产生矛盾信息的焦元的可信度;最后,在局部冲突信息再分配的基础上,给出改进的D-S组合规则.并与D-S算法、已有改进D-S算法进行仿真分析、对比,结果表明:无论是在相对好的探测环境还是强干扰的环境下,本文所提出的改进D-S算法的目标识别结果均优于D-S及其已有改进算法,且是一种实时性好、抗干扰能力较强,适用范围广泛的目标识别算法.     

变学习速率在线ICA算法在雷达信号分选中的应用

已有的独立分量分析(ICA)雷达分选方法多采用FastICA算法,FastICA算法是一种离线批处理ICA算法,缺乏实时分选能力.文中将一种变学习速率的在线ICA算法应用到雷达分选中,克服了FastICA算法无法实现在线实时分选的缺点;同时,算法能根据相依性测度所反映的信号分离的状态自适应地调节学习速率,平衡了传统在线ICA算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,从而使得采用这种ICA算法的雷达信号分选方法具有收敛速度快,分离效果好的特点.仿真实验验证了分选方法的有效性.     

宽带雷达回波的高频电磁散射快速算法

提出一种将射弹跳射线法和等效边缘电磁流法与线性调频信号雷达信号处理过程相结合的高频电磁散射算法,该算法能够快速准确计算复杂电大尺寸目标的大时宽带宽雷达回波信号.利用宽带雷达回波计算结果,获得了目标的一维距离像和二维ISAR成像,验证了方法的正确性.     

基于DAGSVM和决策树的电气草图符号识别

针对电气行业设计人员构思初步电路方案徒手绘制电气草图时,存在的电气符号模糊性和输入的随意性等缺点,提出基于有向无环图支持向量机(DAGSVM)和决策树的组合符号识别模型。提出了改进的有向无环图支持向量机多分类算法用于基本符号识别和组合符号识别;在组合符号预分类过程中引入决策树算法用来减少分类器的数量。应用结果表明：应用该模型的系统不仅能够有效识别出各种复杂的手绘电气符号,且有效地降低了识别的计算成本。该系统能帮助电气工程师将设计思想快速、清晰地转换为电气工程图,提高了设计效率。     

基于CUDA和DEM数据的地杂波快速仿真

论述了针对地面雷达,采用统一计算设备架构和数字高程模型来仿真地杂波的一种快速实现算法.为便于后面问题的阐述,介绍了统一计算设备架构的一些基本概念,以便对统一计算设备架构有初步的了解;给出利用统一计算设备架构和数字高程模型数据对地面雷达地杂波进行仿真的基本方法及仿真结果,并进行了简要的分析.仿真结果表明,由该方法得到的地杂波能够较好地反映出特定场景的地面起伏特性;而对于算法速度的分析表明,该方法与传统算法相比有了很大的提升.     

误差函数计算方法的研究

误差函数已有多种计算方法，其中按e^-t^2的幂级数展开式为基础的算法，数学上是收敛的．且在科技应用范围内，数值上也是收敛的．数值积分法，如梯形法是计算误差函数更好的方法，文中给出了控制积分变量等分数目的计算公式，并得到了很好的计算结果．     

基于改进Jaccard系数的证据间相似性度量方法

合理准确地描述证据之间的相似性,是证据有效合成的前提。针对现有方法在度量证据之间相似性时的不足,提出了一种度量证据间相似性的新方法。首先将Jaccard系数矩阵分块归一化并引入余弦相似度模型,根据证据间相似度对证据源加权平均,最后利用Dempster组合规则进行组合。该方法突出单元素焦元在计算证据间相似度时的重要度,在对含有多元素焦元的证据合成时可靠性更高。仿真算例验证了该方法的有效性。     

一种改进的递归神经网络盲均衡算法

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法。设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节。该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道。实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能。     

基于证据等级的非主观近似算法

提出了一种无需人为主观判断参与的证据理论近似算法,它利用累积mass值划分证据的确定性等级,再根据不同的证据等级进行不同程度的近似处理,最后将处理后的证据根据证据等级给予不同的权重值进行融合。仿真结果表明:该算法适应性强,准确度高,能较好地解决"焦元爆炸"的问题。     

采用多信号流图模型的雷达接收机故障诊断方法

介绍了多信号流图模型建模的基本方法。利用多信号流图模型建立了雷达接收机的故障诊断模型,得到了反映故障源和测试结果之间对应关系的故障依赖矩阵。在此基础之上结合故障源先验故障概率信息推导了一种计算故障源贝叶斯最大后验概率的算法。将该算法应用于某型雷达接收机故障诊断中,以故障后验概率最大为判断准则,实现了对雷达接收机系统的在线多故障实时诊断。     

掺铒光纤放大器速率方程数值求解收敛速度的研究

针对采用迭代法对掺铒光纤放大器（ＥＤＦＡ）速率方程数值求解时收敛速度慢的问题,借鉴收缩映射的思想,提出了加速迭代收敛的计算方法。在设计功率放大ＥＤＦＡ时,该方法能快速地达到收敛,从而缩短设计时间。     

指数函数和对数函数的高精度快速算法

指数、对数函数的数值计算是一种最基本的算术操作,研究其快速算法,对于科学计算、数据处理,尤其是要求运算精度很高的实时控制系统,有着非常重要的意义.通过数值分析,考虑到精度要求较高,计算量和数表的存储空间这三个因素,结合计算和查表的方法给出了一些基本函数的快速算法.另外,还介绍了改进的高精度快速算法并演示了详细的计算过程.得出精度越高,内存越大,相应的操作速度却没有下降。     

ACOGA算法的多媒体网络QoS路由实现

针对传统的路由算法收敛速度慢且容易产生拥塞和路由振荡问题,提出了基于蚁群算法(ACO)和遗传算法(GAs)来实现动态QoS路由的新算法。分析了基本的ACO的正反馈性、协同性、并行性和鲁棒性等优点,同时利用GAs很强的自适应性和种群优化技术,通过对ACO算法使用遗传算法的交叉、变异达到对信息素进行调整,来自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略,从而扩大搜索范围。计算和仿真结果表明,该方法具有更好的路由收敛速度和稳定性,能更有效地解决拥塞现象和路由振荡问题。     

改进最优聚类中心雷达目标识别法

最优聚类中心法是一种有效的雷达目标一维距离像识别方法,但当训练数据较少时,该方法的识别性能急剧下降。其原因是该算法在利用少量数据进行训练时易产生“病态”矩阵,“病态”矩阵直接参与运算,导致错误识别结果。因此,该文提出了一种改进最优聚类中心法,主要思想是把“病态”矩阵进行“良态”化处理后再参与运算,以得到正确的识别结果,从而使该算法在训练数据较少时仍能保持较高识别率。仿真实验结果表明该方法的有效性。     

一种改进的θ-PSO算法

基于相位角的粒子群优化算法θ-PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑。本文在基本θ-PSO的基础上改进了相位角的更新策略,当粒子相位在到达边界时进行反弹,而不是限制在边界。为进一步提高算法的性能,对改进的算法进行了变异扰动操作,使得该算法在处理一些复杂的测试函数时,有着更好的寻优性能,能在有限步的迭代过程中,克服局部最小,到达优化目标的设定值。     

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究

经典的 Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设 ,当假设模型与样本实际分布情况不相符时 ,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题 ,例如变标签问题时 ,距离判别、Fisher判别、k-近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战 ,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的 RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算法大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素 ,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层 LBF网络对提高改进的 RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明 ,与前向三层 RBF网络和前向三层 LBF网络相比 ,该 IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点 ,有利于实现实时分析     

几何精度因子改进算法研究

提出了一种快速计算几何精度因子(GDOP)的改进算法。该算法基于矩阵的QR分解,避免了由于传统算法在计算量和存储量较大导致定位解算实时性降低的问题;进一步分析了水平精度因子(HDOP)以及高程精度因子(VDOP)之间的关系,得出它们的数学表达式和新的计算方法。通过与传统方法比较,本文提出的改进算法在计算GDOP值时,数值稳定性更好、计算复杂度更低、计算效率更高。     

连分式算法插值顺序的有效安排

n节连分式算法是一个实用的一维搜索方法。构造连分式插位函数时,部分分母的计算在该算法中占有较大的比重,本文通过对插值点先后顺序的有效安排,使得部分分母的计算量下降近三分之一。最后,对该算法可能遇到的数值困难提供了一个实施方案。     

单向收缩QR算法在奇异值分解中的收敛特性

针对大型矩阵奇异值分解的数值计算问题,总结了单向收缩QR算法的特点,通过实例证明了该算法在处理由某些小幅度信号构造的大型矩阵的奇异值分解时存在不收敛的情况。从理论上分析了QR迭代过程中Givens变换矩阵的变化特点,发现算法出现不收敛现象的根本原因在于大型矩阵首行对角带元素的衰减,最终会使QR迭代时的第一个Givens右矩阵变为单位阵,从而导致后面所有Givens矩阵全部成为单位阵,引起QR算法失效。在此基础上进一步研究了首行元素的衰减对QR算法收敛速度的影响。对理论分析用实际数据进行了验证,从本质上探明了该QR算法的收敛特性。