基于粒子滤波的改进算法

通过将粒子滤波算法与无迹卡尔曼滤波算法相结合,提出一种用于解决非线性、非高斯系统估计的改良粒子滤波算法.该算法在经典粒子滤波的基础上,利用无迹卡尔曼滤波生成更能够逼近真实后验概率分布的重要函数.实验结果表明,这种算法在预测结果收敛性能方面明显优于标准粒子滤波、广义卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等现有的非线性滤波器.     

一种改进的雷达弱目标检测前跟踪算法

针对基于粒子滤波的检测前跟踪算法(PF-TBD)采样盲目性的问题,提出基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法(APF-TBD).该算法的重要性密度函数是一种依靠过去状态与系统最近观测量的密度函数,进一步使权值变化稳定,最终使得均方根误差较小,得到的粒子更逼近真实值,并将其应用于常规雷达对弱目标的检测与跟踪.仿真结果表明,该算法比PF-TBD有更好的检测效果与跟踪效果.     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法

针对常规中值滤波在图像去噪过程中会将原图像的有用信息同时滤除的问题,提出了一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过含噪图像与其经加权均值滤波的图像作差对图像中的噪声点进行判别,从而针对噪声点进行滤波,能在保持图像原始信息的前提下有效地将图像中的噪声滤除.实验结果表明,与常规中值滤波算法相比,该方法既具有较好的去噪特性,也具有较强的细节保护能力.     

A new method for extracting domain terminology

This article proposes a new general,highly efficient algorithm for extracting domain terminologies.This domain-independent algorithm with multi-layers of filters is a hybrid of statistic-oriented and rule-oriented methods.Utilizing the features of domain terminologies and the characteristics that are unique to Chinese,this algorithm extracts domain terminologies by generating multi-word unit(MWU)candidates at first and then filtering the candidates through multi-strategies.Our test results show that this algorithm is feasible and effective.     

空间域减法聚类粒子滤波算法

针对粒子滤波计算复杂度高的问题,为降低滤波中所需的样本数目,提出了一种基于减法聚类的粒子滤波算法,算法将样本及对应权重进行映射构成聚类向量,在设定的聚类半径下,采用改进的减法聚类算法对向量进行分类,得到若干在空间中分离的子类中心,然后用子类中心代替整个向量集,并利用产生的新向量集重构样本集和权重.仿真实验表明该算法在保持了粒子滤波估计精度的同时,有效降低了样本数目,提高了计算效率.     

基于粒子群算法的模糊滤波器优化方法

根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.     

均匀重采样粒子滤波器在SINS初始对准中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的样本贫化问题,提出一种在随机重采样中加入均匀采样的均匀重采样方法,不但可以保证标准粒子滤波算法逼近精度,同时能通过保留被抛弃粒子的分布范围增加粒子的多样性.针对捷联惯性导航系统的初始对准问题,应用这种均匀重采样的粒子滤波算法进行了仿真研究.仿真结果表明,在初始方位失准角为10°的情况下,均匀重采样粒子滤波算法的对准精度高于标准的粒子滤波算法,初始对准的稳定性也得到了有效改善.     

基于粒子滤波的目标主动轮廓跟踪算法

传统的粒子滤波方法采用若干维参数定义的简单几何图形给出跟踪结果,不能精确表示现实中具有复杂形状的目标物体。针对这一问题,该文提出基于粒子滤波的主动轮廓算法,用于计算复杂形状目标的轮廓跟踪任务。在目标状态后验分布的模拟样本基础上引入主动轮廓模型,并使用带权粒子定义其能量函数,使得模型的轮廓线向具有重要权重粒子的所在区域演化,并最终收敛到具有最大目标似然的图像区域,从而实现对目标物体的全局运动及局部形态演化的同时估计。精确的目标区域提高了目标模型的更新精度,避免了跟踪中漂移现象的发生。最后,结合真实机场监控验证了该方法在实际复杂场景下的有效性及鲁棒性。     

基于迭代sigma点粒子滤波的再入目标跟踪

标准粒子滤波提议分布选择时,由于没有计入最近的观测值信息,重要性权的方差随时间递增,导致权值蜕化。针对这一问题提出了一种新的滤波算法,迭代sigma点粒子滤波算法。该算法在预测时采用sigma点粒子滤波产生拟合概率密度函数的加权粒子,并通过观测值对加权粒子进行更新;修正过程采用迭代卡尔曼滤波优化预测阶段得到的描述状态分布的均值和方差。将其运用于再入大气层目标的跟踪模型,仿真结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能保证滤波收敛,具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。     

基于零树结构的感兴趣区图像内嵌编码算法

提出了一种某于内嵌零树编码的感兴趣区图像压缩算法和一种与主观视觉效果一致的描述感兴趣区图像恢复质量的加权信噪比评价方法，该算法采用了一种简单有效的不依赖小波滤波器类型的零树结构感兴趣区模板建立方法，实验结果表明该算法对于甚低比特率图像压缩，在不影响整体视觉质量的情况下，重构图像的感兴趣区域峰值信噪比能提高4dB以上，图像加权信噪比的评价与主观视觉效果一致。     

加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法

针对多用户正交频分复用系统,提出一种新的适合于混合业务的加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法(WAPCRA).该算法在媒体接入控制层进行加权比例公平调度;在物理层将自适应粒子群算法引入其资源分配,并推导出一种新的功率分配方式.仿真结果表明,WAPCRA能在低复杂度、保证用户公平性和满足用户业务流时延需求的基础上,有效提高系统总速率.     

基于自适应整体退火遗传算法层叠滤波器的优化设计

层叠滤波器是基于信号阈值分解而发展起来的一种具有层叠性和阈值性的新型非线性数字滤波器.层叠滤波器的优化设计过程实际上就是对正布尔函数不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程.原有遗传算法优化的层叠滤波器易陷于局部最优化,文中鉴于这一点,将退火因子引入到选择算子中,并根据每代优化个体的不同,自适应的选取交叉概率和变异概率,提出一种自适应整体退火遗传算法(AWAGA)优化层叠滤波器,并研究在MSE准则下优化算法的性能.仿真结果表明用AWAGA优化的层叠滤波器在处理噪声图像时,能有效地去除噪声和保持图像细节.     

基于对称KL距离的自适应粒子滤波算法

针对粒子滤波算法中粒子数自适应的问题,提出了一种新的算法.将当前滤波时刻的粒子随机划分为粒子数相同的两个粒子群,并采用对称KL距离方法计算他们之间的信息距离,然后根据信息距离的大小决定增加或者减少下一时刻参与滤波的粒子数,从而实现了滤波过程中粒子数目的自适应.该方法在确保一定滤波精度的基础上,能够减少滤波过程中需要的粒子数,为降低粒子滤波算法的时间复杂度提供了新的途径.仿真结果表明了算法的有效性.     

一种新的求解移动Agent路由问题优化算法

文章对移动Agent在无线传感器网络中的路由问题进行描述,给出该问题的多约束最优非劣路径求解模型,并提出一种SA-CA算法求解移动Agent路由问题:利用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法接受最优单体以推动文化算法(Cultural Algorithms,CA)中信仰空间的进化,并将搜索步长作为情景知识指导群体空间最优解的搜索.这种双层结构特性减少了搜索时间,表现出较好的全局寻优性能.仿真实验也表明,与粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)的计算结果相比,提出的新算法在保证求解准确性的同时,具有更快的收敛速度和较高的可靠性,是解决无线传感器网络多约束QoS路由的有效途径,能提高整个网络的性能.     

Anti-Jamming Algorithm Based on Spatial Blind Search for Global Navigation Satellite System Receiver

A novel subspace projection anti-jamming algorithm based on spatial blind search is proposed, which uses multiple single-constrained subspace projection parallel filters. If the direction of arrival (DOA) of a satellite signal is unknown, the traditional subspace projection anti-jamming algorithm cannot form the correct beam pointing. To overcome the problem of the traditional subspace projection algorithm, multiple single-constrained subspace projection parallel filters are used. Every single-constrained anti-jamming subspace projection algorithm obtains the optimal weight vector by searching the DOA of the satellite signal and uses the output of cross correlation as a decision criterion. Test results show that the algorithm can suppress the jamming effectively, and generate high gain toward the desired signal. The research provides a new idea for the engineering implementation of a multi-beam anti-jamming algorithm based on subspace projection.     

改进粒子群算法及其在共形相控阵综合中的应用

在常规粒子群算法的基础上,通过引入新的速度更新算子、自适应边界控制算子和全局最优粒子扰动算子等操作,提出一种改进粒子群优化算法(IPSO); 并将该算法与简单二次插值算法相结合,克服了收敛速度慢,早熟及局部收敛等缺陷．进一步在对球面共形相控阵方向图综合时,引入了修正的波恩斯坦多项式以减少优化的变量,能够有效地加快算法的收敛速度．与常规粒子群算法和遗传算法的比较结果表明,该算法的局部搜索能力和全局搜索能力都有了很大程度的改善,从而证明了该方法在天线阵列综合中的有效性．     

时域约束FIR滤波器设计的IRCLS算法

考虑了带有时域约束的线性相位FIR滤波器的Minimax设计问题 .将设计问题转化为迭代地求解一系列约束加权最小二乘逼近问题 ,在迭代过程中利用逼近误差的包络线对权函数进行更新 .迭代过程收敛后 ,得到一个准Minimax解 .将此方法应用于阶跃响应受约束的FIR滤波器以及Nyquist滤波器的设计 ,设计例子说明了所提设计方法的有效性 .     

基于滤波器裁剪的卷积神经网络加速算法

针对卷积神经网络（CNN）模型的压缩和加速问题,提出基于滤波器裁剪的新型卷积神经网络模型加速算法. 通过计算卷积层中滤波器的标准差值衡量该滤波器的重要程度,裁剪对神经网络准确率影响较小的滤波器及对应的特征图,可以有效地降低计算成本. 与裁剪权重不同,该算法不会导致网络稀疏连接,不需要应用特殊的稀疏矩阵计算库. 基于CIFAR-10数据集的实验结果表明,该滤波器裁剪算法能够对VGG-16和ResNet-110模型加速30%以上,通过微调继承的预训练参数可以使结果接近或达到原始模型的精度.     

基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化设计

层叠滤波器是一种非线性数字滤波器，具有良好的去除噪声能力和图像细节保持能力，近年来成为研究的热点问题之一．层叠滤波器设计的核心实际上是一个正布尔函数的优化问题，在MAE准则下，提出了一种基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化方法．仿真实验结果表明，基于这种克隆选择算法的最优层叠滤波器不仅在滤波效果上好于基于遗传算法和基于粒子群算法的最优层叠滤波器，而且可以快速实现其优化过程，在较短时间内得到较好的效果，是一种有效的层叠滤波器的优化算法．