基于改进蝴蝶算法的协同干扰资源分配方法

针对协同对抗下雷达干扰资源的管理决策问题开展研究,提出了一种基于改进蝴蝶算法的干扰资源分配方法。首先,用模糊综合评价的方法量化影响辐射源威胁等级和干扰效能的因素;然后,确定目标函数并计算干扰效能矩阵,建立干扰资源分配模型;最后,把自适应启发项和劣解接纳操作引入蝴蝶算法(BOA)对模型求解。仿真结果表明：引入改进项提高BOA探索能力和搜索效率,有效解决算法局部收敛的缺陷。对比四种经典算法和两种改进BOA算法,该算法在收敛精度和算法稳定性方面均更优,制定的干扰资源分配方案可信度更高。     

基于改进离散布谷鸟算法的干扰资源分配研究

该文对二次雷达机制的协同式敌我识别系统的干扰资源分配问题进行研究,将离散布谷鸟算法(Discrete Cuckoo Search, DCS)引入敌我识别系统的干扰资源分配问题。首先给出协同式敌我识别系统的干扰效果评估指标,建立干扰资源分配模型,将模型简化为一对一、多对少模型,使用DCS算法求解模型。针对Levy飞行后期出现搜索速度慢和精度低的问题,将遗传算法中的交叉与变异操作引入DCS算法得到改进的离散布谷鸟算法(Improved Discrete Cuckoo Search, DCS),用以求解分配模型。仿真分析表明:所提干扰效果评估指标可以合理地评估干扰效果;IDCS算法比IDCS算法收敛更快、耗时更短;IDCS算法与做出相应改进的遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)相比具有更好的寻优能力。     

认知异构蜂窝网络中改进蜉蝣算法的资源分配策略

针对认知异构蜂窝网络中上行链路资源分配的优化问题,提出认知异构蜂窝网络中改进离散蜉蝣算法的资源分配算法。认知异构蜂窝网络模型中,考虑用户层间干扰和带外干扰引入功率控制策略控制发射功率来干扰抑制,基于用户服务质量（QoS）需求和干扰阈值约束,最大化能量效率为优化目标,利用改进离散蜉蝣算法优化求解得出最优分配方案。引入不完全Gamma和Beta分布函数的动态自适应权重、黄金正弦位置更新策略,提升蜉蝣算法的收敛速度和搜索能力。仿真实验表明,基于接收SINR的闭环功率控制动态调整用户端的发射功率,能有效抑制用户间的干扰,GSWBMA求解资源分配问题具有良好的寻优效率和收敛性能,有效提升系统能量效率和用户传输速率,保证用户QoS需求。     

雷达干扰资源的粒子群分配技术研究

粒子群算法是一种群智能的优化算法,其理论来源于人工生命和演化计算理论.该论文建立了雷达干扰资源分配的数学模型,基于粒子群算法,采用了交叉策略.为了避免陷入局部最优,该论文还采用了进化策略,从而改进了粒子群分配技术.最后,仿真实现了干扰资源的优化分配并详细分析了仿真结果.     

改进布谷鸟算法在协同干扰资源分配中的应用

针对敌方雷达网的多干扰机协同干扰资源分配问题,提出了一种基于二维整数编码的改进布谷鸟(ICS)算法。首先,根据不同干扰样式在不同恒虚警检测器中的干扰效果差异,从压制概率公式出发,构建目标函数;然后,根据分配原则建立干扰资源分配模型;最后,利用ICS算法对模型寻优求解,并给出具体求解步骤。仿真结果表明:ICS算法收敛速度快,全局寻优能力强,能很好地解决雷达干扰资源协同优化分配问题。     

基于改进DDE算法的协同干扰资源分配

针对DDE-MRR算法存在的过早成熟和收敛过慢等缺陷,提出了一种新的DDE算法,用于电子对抗中协同干扰资源分配问题的求解。该算法首先依据协同干扰资源分配问题中存在的D/N不对等现象,重构了种群样本,然后基于DE/best/1策略对种群样本进行变异操作,最后通过贪婪机制实现样本更新。设计了3组仿真实验,对改进算法的收敛性和数值结果进行了验证分析,结果表明:改进算法收敛速度更快、计算结果更优,能够较好地解决电子对抗中的协同干扰资源分配问题,具备一定的实用价值。     

改进元胞粒子群算法求解JSP问题

为求解离散JSP(作业车间调度)问题,设计了基于四方形网格的元胞粒子群算法。引入变异策略增强了算法跳出局部最优的能力,对每代粒子群引入变邻域搜索提高了算法的局部搜索能力。数值实验表明,改进的元胞粒子群优化算法具有好的收敛性与求解精度。     

基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究

常规的无人机通信链路资源分配技术主要使用OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi-plexing Access)多址接入技术共享信道信息,易受分配自适应速率影响,导致链路资源分配归一化速率较低,因此需要基于改进粒子群算法,设计一种全新的无人机通信链路资源分配技术。即根据通信链路信道信息,规划了无人机通信链路资源分配容量,再利用改进粒子群算法构建了通信链路资源分配模型,并设计了资源分配算法,从而实现无人机通信链路资源分配。实验结果表明,设计的无人机通信链路资源改进粒子群算法分配技术在不同链路下的资源分配归一化速率均较高,证明设计的无人机通信链路资源分配技术的分配效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值,为提高无人机通信性能作出了一定的贡献。     

基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准

为了实现快速精确的图像配准,提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法,以互信息作为图像配准的相似性测度,使用改进的PSO算法来求解配准所需的空间变换参数.改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化,并引入变异运算减少算法陷入局部最优.把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来,实验结...     

基于多维离散粒子群优化的协同 OFDMA 系统跨层资源分配

摘 要：针对多服务情况下协同OFDMA（orthogonal frequency division multiple access）系统的资源分配问题,在基站和中继单独功率约束条件下,以最大化用户的效用(utility)总和为目标,提出了一种基于多维离散粒子群（MDPSO）的渐进最优资源分配算法。该算法采用多值离散变量来编码粒子位置,并针对多维离散空间构建了新的基于概率信息的粒子速度和位置更新算法,且引入变异操作来克服粒子群算法的早熟问题。此外,还采用了迭代注水法进行最优功率分配。仿真结果表明,所提算法在总效用、吞吐量和公平性上均明显优于已有资源分配算法。     

多模型粒子滤波跟踪算法研究

针对机动目标跟踪问题,该文设计了一种改进的多模型粒子滤波(EMMPF)算法。与传统的多模型粒子滤波(MMPF)算法按照模型概率分配粒子数不同,该算法可根据用户定义的准则灵活控制各个模型的粒子数,且无需对模型间的粒子进行交互。模型估计和状态估计分开计算,并用模型似然函数更新模型后验概率。与MMPF进行的仿真比较表明,该算法能用较少的粒子数获得更好的滤波性能。     

基于机动检测的自适应实时时间配准算法

多传感器航迹数据的时间配准是分布式融合处理的前提之一。在几种常用时间配准算法的对比分析中发现,不同算法仅在某种目标运动模型条件下是最优的,而目前的研究大多采用固定某一种配准方法,难以保证目标复杂机动情况下的配准精度。因此提出基于机动检测的自适应实时时间配准算法。融合中心根据传感器航迹数据估计目标加速度以检测目标运动模型的变化,然后采用当前模型对应最优的时间配准算法。仿真结果表明,该算法能够有效降低整体的时间配准误差,性能优于各单一固定的算法。     

复杂环境下基于自适应粒子滤波器的目标跟踪

提出一种基于目标颜色特征的自适应粒子滤波算法,在非遮挡情况下,根据运动预测的准确程度自适应选择粒子数量和运动模型中高斯噪声的方差,保证跟踪的实时性和粒子的有效性;遮挡情况下改变目标的运动模型,使粒子只做布朗运动,并且各粒子经均值漂移算法的一步迭代进行优化,从而可以减少粒子数量以及更快恢复正确的跟踪.实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

基于算法适用知识的挖掘算法选择交互系统

为具体挖掘任务选择合适的挖掘算法需要用户对挖掘任务、各种挖掘算法和数据特征都非常熟悉,一般用户是很难达到这个要求的。针对以往研究的系统存在实现困难、不能适应动态添加算法等不足,文中形式化表示数据挖掘算法的适用知识,并基于此设计算法选择交互问题和选择逻辑,实现了一个易于实现的数据挖掘算法选择交互系统。实例验证了系统的有效性。     

彩色图像中射流轨迹提取算法的研究

提出了一种基于RGB三色差的彩色图像中消防水炮射流轨迹的提取算法。首先在已知射流起点情况下向四周进行24个方向的扫描,确定射流的方向为米字形的8个方向之一,然后在此方向上执行双线扫描探测,直到满足某一阈值条件或到达图像的边界。实验结果表明,该算法在复杂背景下能准确完整地提取消防炮射流轨迹,算法的适应性较强。     

一种改进的EKPF算法在固定单站无源定位中的应用

本文针对EKPF算法在固定单站无源定位目标跟踪的应用中运算量大、实时性差的问题,通过对部分粒子进行EKF采样,将EKPF算法进行改进,改进的EKPF算法不仅有效降低了运算量,同时增加了粒子的多样性,使粒子集更能体现概率密度函数的真实分布。Matlab仿真表明,与传统的EKPF算法相比,改进算法在保证滤波性能基本不变的前提下,算法运算量大幅下降。     

基于小波树模型的改进SP算法

针对传统的子空间追踪算法(SP)只利用了信号在某个字典下是稀疏的或者可压缩的这个简单的先验知识,没有将信号的内在模型考虑进去,因此重构效率较低的问题。根据一般信号的小波树系数的特点,提出了一种基于小波树模型的改进子空间追踪算法。由于引入了信号的小波树内在模型,使得改进后算法中得到的最佳K项小波树结构稀疏逼近比子空间追踪算法中的最佳K项稀疏逼近更加接近于原信号,实验仿真证明基于小波树模型的SP算法的重构性更好。     

三分量磁通门传感器非正交性误差校正

静态磁场测量中,由于三分量磁通门传感器的非正交性,使得高分辨率测量要求不能得到满足,必须校正其测量误差。通过分析三分量磁通门传感器非正交性误差,给出其数学模型描述,提出了一种基于实数编码遗传算法的校正方法。应用于三分量磁通门传感器非正交性误差的校正,提高了传感器磁场测量的准确度。实验表明,该算法提高了三分量磁通门传感器非正交误差的校正效果。     

一种基于DAG的并行系统任务调度方法

设计了一种适用于同构总线式多核环境的任务调度算法,着重优化了传统静态列表算法中对于任务节点等级较为粗糙的计算方式,并改善了对通信的调度。通过统计性调度实验,表明该任务调度算法相比传统的调度方法具有一定的优化效果。     

四旋翼飞行器逃逸算法的实现

提出了四旋翼飞行器的逃逸行为算法。逃逸行为算法可以降低无人直升机与动态障碍物碰撞的可能性。通过在算法中实现群粒子的相对定位给出了四转子的移动和约束模型。为四转子的实际模型设计了控制器,该控制器根据规定的轨迹计算出每个螺旋桨转子的速度。通过仿真和对真实的派诺特AR．Drone飞行器的测试验证了该算法的功能。