复杂背景中移动目标的快速识别与跟踪

本文提出一种基于差值的在复杂背景中快速识别和跟踪移动目标的方法。文章总结了关于移动物体连续两帧图像的特点，在图像对比中利用它们空间位移上的相对变化，确定了一套实用的算法，并在程序中改进了像素灰度的读取方式，从而使整套方法显得更加切实而有效。实验表明，本文算法在复杂背景下．对于移动目标识别快速，跟踪准确，抗干扰能力强。     

卷积码的线性系统

介绍了卷积码的线性离散时不变系统模型。从建立卷积码的状态变量方程出发,研究了卷积码的代数结构,并详细论述了基于状态变量方程描述的迭代译码算法。     

一种基于HMM模型的弱小点目标的检测算法

讨论复杂背景、强干扰条件下移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

Topology optimization of trusses using genetic algorithm,force method and graph theory

In this article size/topology optimization of trusses is performed using a genetic algorithm (GA), the force method and some concepts of graph theory. One of the main difficulties with optimization with a GA is that the parameters involved are not completely known and the number of operations needed is often quite high. Application of some concepts of the force method, together with theory of graphs, make the generation of a suitable initial population well‐matched with critical paths for the transformation of internal forces feasible. In the process of optimization generated topologically unstable trusses are identified without any matrix manipulation and highly penalized. Identifying a suitable range for the cross‐section of each member for the ground structure in the list of profiles, the length of the substrings representing the cross‐sectional design variables are reduced. Using a contraction algorithm, the length of the strings is further reduced and a GA is performed in a smaller domain of design space. The above process is accompanied by efficient methods for selection, and by using a suitable penalty function in order to reduce the number of numerical operations and to increase the speed of the optimization toward a global optimum. The efficiency of the present method is illustrated using some examples, and compared to those of previous studies. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种有效减少ADI-FDTD数值色散的方法

ADI—FDTD算法的数值色散效应较为明显，本文的研究表明一种通过添加各向异性媒质来修正相速误差，从而减少FDTD数值色散的方法，同样适用于ADI-FDTD，且收效更为显著。数值运算结果证明该方法能够简单有效地去除较宽频带范围内的色散。     

改进遗传算法在DOA搜索中的应用

在对短时、低信噪比信号测向时。加权子空间测向算法（WSF）的统计性能优于Music，Esprit等测向算法，且可以对相干信号进行检测。但是因为算法实现涉及到非线性多维搜索。因此运算量很大。本文提出的改进遗传算法，是一种运算速度较快的加权子空间算法的实现算法。该算法将免疫算法引入遗传算法中，并与MVP算法相结合。解决了普通遗传算法（CGA）在DOA搜索中易早熟。后期搜索效率低的问题，拥有快速、全局的搜索能力。计算机仿真证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

Belief-Propagation-Approximated Decoding of Low-Density Parity-Check Codes

In this paper, we propose a new reduced-complexity decoding algorithm of Low-Density Parity-Check (LDPC) codes, called Belief-Propagation-Approximated (BPA) algorithm, which utilizes the idea of normalization and translates approximately the intricate nonlinear operation in the check nodes of the original BP algorithm to only one operation of looking up the table. The normalization factors can be obtained by simulation, or theoretically. Simulation results demonstrate that BPA algorithm exhibits fairly satisfactory bit error performance on the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel.     

多级非线性加权平均中值滤波改进算法

介绍了中值滤波的概念和几种改进的中值滤波算法，在几种改进算法的基础上提出了新的中值滤波改进算法。依据以上几种算法进行了仿真试验和图像视觉上的比较，并进行了数字图像的峰值信噪比（PSNR），归一化均方误差（NMSE）和归一化平均绝对误差（NMAE）的几种定量指标的比较。实验结果和几种定量指标比较结果表明，该算法能有效地滤除图像中的椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度，明显优于几种改进的中值滤波算法。     

基于免疫--蚂蚁算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延、丢失率为QoS参数。借鉴人体免疫系统的适应能力和蚂蚁算法的全局寻优能力提出了一种新的融合算法即免疫——蚂蚁算法。免疫算法把目标函数和制约条件作为抗原,目标函数的优化解对应为抗体,使得求解过程的收敛方向得以控制;利用蚂蚁算法产生和更新抗体,抗体交叉、变异操作以及对与抗原亲和力高的抗体进行记忆,均能促进快速求解。实验结果表明:免疫——蚂蚁算法表现出了超越免疫算法和蚂蚁算法的优点,大幅度提高了路由选择的效率。     

用一种免疫遗传算法求解频率分配问题

频率分配是一NP完全问题,本文用一种基于免疫调节机制的免疫遗传算法来求解.该算法结构类似于遗传算法;核心思想是将个体集构造为抗体网络,利用免疫浓度调节机制在个体层次调节个体的多样性,同时利用免疫网络调节理论在种群层次调整个体多样性和群体收敛性之间的动态平衡,从而克服了一般遗传算法的不足.本文同时用该算法解决固定频率分配和最小跨度频率分配问题,取得了较好的效果.