应用于智能天线的一种新的LMS改进算法

通过对智能天线LMS算法的分析和研究,发现了传统的LMS算法存在收敛速度和稳态误差之间无法兼顾的问题,即固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。提出了一种改进的LMS算法,并通过计算机仿真对该算法进行了验证。改进的LMS算法的应用有效地解决了LMS在收敛方面存在的问题。     

非高斯噪声环境中基于梯度范数的自适应滤波算法

针对传统最小均方类算法在非高斯噪声中自适应滤波性能下降的问题,提出了一种基于梯度范数的变步长归一化最小平均P范数算法.算法将α稳定分布作为非高斯噪声分布模型,依靠梯度范数与均方权值偏差(MSD)的关系自适应调整步长,加快收敛速度的同时减小稳态误差,理论推导证明了算法的有效性.仿真结果表明,在非高斯噪声条件下,该算法具有更好的收敛性能和抗突变能力以及更小的稳定误差.     

一种超宽带无线电引信回波信号处理算法

针对UWB (uhra-wideband)无线电引信回波信号被高频噪声覆盖的问题,提出了一种基于误差反馈控制的变步长LMS(least mean square)自适应滤波算法.将现有两种算法中的常系数变为关于误差的函数提出了步长与误差之间的非线性模型,并运用MATLAB对新算法的性能进行了分析.仿真结果表明:新算法在收敛速度和稳态误差方面得到了很大的改善.新算法性能良好,对超宽带无线电引信回波信号处理得到了令人满意的效果,便于实际应用.     

改进的超短基线系统自适应相位差估计器

针对传统的自适应相位差估计器,由于采用最小均方（LMS）算法存在收敛速度和稳态精度之间的矛盾,对基于LMS算法的自适应估计器提出改进方法。提出将最小二乘（RLS）算法应用到自适应相位差估计器中,进一步提高自适应估计器的稳定性。数值仿真和实验数据验证结果表明,所提的LMS算法和RLS算法两种自适应相位差估计器均能提高计算精度和收敛速度,其中RLS算法自适应相位差估计器的稳态精度更高。     

基于反比例函数的变步长雷达自适应滤波算法

针对由雷达探测精度带来的测距误差、测方位误差和测高误差对导航定位的影响,分析了影响雷达探测精度的误差因素,提出了基于反比例函数的变步长自适应滤波算法,该算法通过建立步长与信号采样时间的k次幂的反比例函数关系,使得稳态误差强制收敛,有效减小了雷达探测误差对导航定位的影响。实例仿真结果表明,该算法不仅能够抑制随雷达探测距离的增大而线性递增的雷达探测误差,而且在实验条件和稳态误差标准完全相同的情况下,有更快的收敛速度和更小的稳态误差,为导航定位中雷达数据处理提供了理论和技术参考。     

基于修正变步长方法的自适应通道一致性校正

针对多通道接收机的幅相不一致问题,提出了基于自适应算法扩展最小均方误差(ELMS)的修正变步长算法。该算法通过对过去误差项的非线性加权,并结合均方误差及误差的相关性对步长进行控制,在算法初始阶段选择大步长,提高收敛速度,在算法收敛后,保持较小步长,保证算法的稳态性。仿真结果表明该算法对通道的不一致性具有良好的校正效果。     

基于IVSSTLMS算法的数字域共址无线收发设备互扰对消

针对同平台无线收发设备工作于相邻频段产生相互干扰,而已有数字域互扰对消方法计算复杂度高,存在收敛速度与互扰对消比相互制约的问题,提出了基于迭代变步长变换域最小均方算法(IVSSTLMS)的数字域共址无线收发设备互扰对消方法。该方法将迭代变步长与变换域LMS算法相结合,能够有效提高算法收敛速度和避免特征值扩散的不利影响,快速精确估计共址无线收发设备的互扰信道参数,从而获得高的互扰对消比(MICR)。仿真验证结果表明,该方法具有快的收敛速度,同时互扰对消比高于现有变步长LMS算法和递推最小二乘(RLS)算法。     

带零吸收项的变步长l0范数归一化最小均方误差算法

针对稀疏系统的识别问题,提出一种带零吸收项的变步长l₀范数约束归一化最小均方误差 (l₀-NLMS)算法。在此改进的l₀-NLMS算法中,通过箕舌函数来调整步长的变化,理论推导了此l₀-NLMS算法在均值和均方差下的收敛条件以及均方误差和均方偏移量的表达式。设计实验分别比较在不同输入信号时算法的步长和稳态偏移量的变化,通过仿真验证该算法在识别稀疏信道模型上是有效的。分析结果表明：当处于相对高的信噪比、低的信噪比、输入不相关信号和输入相关信号时,该算法具有较快的收敛速度,能很好地进行稀疏系统的模型识别。针对稀疏系统的识别问题,提出一种带零吸收项的变步长l₀范数约束归一化最小均方误差 (l₀-NLMS)算法。在此改进的l₀-NLMS算法中,通过箕舌函数来调整步长的变化,理论推导了此l₀-NLMS算法在均值和均方差下的收敛条件以及均方误差和均方偏移量的表达式。设计实验分别比较在不同输入信号时算法的步长和稳态偏移量的变化,通过仿真验证该算法在识别稀疏信道模型上是有效的。分析结果表明：当处于相对高的信噪比、低的信噪比、输入不相关信号和输入相关信号时,该算法具有较快的收敛速度,能很好地进行稀疏系统的模型识别。     

风浪背景下运动舰船水压信号滤波的慢跟踪LMS算法

根据舰船水压信号与海浪噪声的特点，用慢跟踪LMS算法对波浪噪声进行白化处理。滤波器的收敛速度经过合理设计，使得既能保证对波浪信号有效白化，同时又保证对目标信号衰减很小。因此，如果输入信号只有波浪干扰，则滤波器输出是白噪声，如果输入信号中含有运动舰船水压场信号，则滤波器输出就含有明显的信号波形。为了提高滤波器的初始收敛速度，使用了变步长LMS算法。     

无线电引信回波信号的滤波算法

针对无线电引信回波信号被噪音覆盖的问题,提出无线电引信回波信号的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于反馈控制函数且将反正切函数和指数函数组合在一起,通过MATLAB分析了算法的滤波性能,并应用于无线电引信回波信号处理中。应用实例表明:相比原有的算法在不同信噪比下,算法在收敛速度和稳态误差方面均有所改善,在无线电引信回波信号的滤波处理效果中,误差抑制能力也有所提高。滤波效果得到了令人满意的效果。     

涂层目标光散射参数的遗传算法

采用遗传算法和DFP算法,建立坦克涂层样片和水泥地样片的双向反射分布函数的参数模型。通过与测试结果比较,该参数模型可有效地描述涂层目标的光散射特性,满足工程使用的要求。     

基于混沌遗传算法的测试选择优化问题研究

针对测试选择优化这一NP难解问题,文中利用改进的遗传算法对其进行优化.算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化.最后,以超外差接受器为例,对算法的有效性进行了验证.事实证明,该算法能够较快地搜索到优化问题的最优解,验证了混沌遗传算法对测试选择优化问题的有效性.     

基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法研究

为了解决现有人体姿态库构建方法存在的装备维修性仿真验证任务针对性不足的问题,提出了一种基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法。针对花朵授粉算法寻优精度不够理想的问题,将乌鸦搜索算法引入花朵授粉算法。提出了一种改进花朵授粉算法。测试结果表明：相比粒子群算法和花朵授粉算法,改进花朵授粉算法具有搜索范围广和寻优精度高的优点。为避免K-means算法易陷入局部最优解,将改进花朵授粉算法引入K-means算法,在提出个体编码方式与定义个体操作函数的基础上,设计了改进花朵授粉算法的计算步骤,使改进花朵授粉算法与K-means算法相融合,进而对装备维修人员的维修作业姿态进行聚类。提取各类中心数据,将其作为人体姿态库中虚拟人体的部位动作角度输入参数,构建了具有装备维修性仿真验证任务针对性的人体姿态库。仿真实验结果表明：相比基于粒子群算法与K-means算法融合的人体姿态库构建方法等5种方法,改进花朵授粉算法与K-means算法的融合方法具有寻优精度高和聚类效果好等优点,适用于装备维修性仿真验证工程实践。     

基于DES算法的靶场试验指显数据加密实现

针对靶场试验指显数据实时性强、数据量大、保密要求高的特点,对两种常用密码算法的性能进行了比较,分析了DES算法在加密效率和适用性等方面存在的优势,提出采用DES算法对指显数据进行加密,并给出Matlab仿真实例。经结果分析,证实了将DES加密算法用于指挥显示系统的实用性,为进一步提高指挥显示系统数据安全探索出一条有效途径。     

捷联惯性导航系统姿态算法综述

对欧拉角法、方向余弦法、三角函数法、Rodrigues参数法、四元数法和等效旋转矢量法等六种描述捷联惯性导航系统姿态的方法进行叙述和分析。主要探讨了基于四元数法和等效旋转矢量法的各类姿态更新算法．为进一步研究各类算法提供了一定的参考。     

一种基于GA-BP 算法的PIDNN 控制策略

为改善常规PID控制器对非线性对象的控制性能,提出一种基于GA-BP算法的PID神经网络（PID NeuralNetwork,PIDNN）控制策略。将PID控制规律融入神经网络,构成一种PIDNN控制器,并利用GA-BP算法来对其进行参数优化。采用所设计的PIDNN控制器对一种非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明：GA-BP算法收敛速度快,所设计的PIDNN控制器与常规PID控制器相比,其控制稳定性和快速性等性能都得到了很大改善。     

用于发动机进气管真空度计算的神经网络方法

该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.     

一种判别目标稳速稳向的纯方位算法

针对潜艇隐身攻击的纯方位算法,提出一种判定目标稳速稳向态势的算法;该算法要求潜艇在一定时间内稳速稳向运动,通过设定的至少3个相同周期间隔,利用声纳测得目标的4个舷角数值,按照4个舷角的逻辑关系形成的模型进行计算结果比较分析,可确认目标是否处于稳速稳向态势;经仿真验证,该算法具有逻辑符合性;这种判定目标稳速稳向的纯方位解算数学模型可以满足实际需求。     

航空导弹作战效能的计算方法

在介绍航空导弹作战效能概念的基础上,提出了航空导弹作战效能的计算方法,建立了数学模型,并且依此模型给出了计算实例.结果证明,其计算结果与实际试验结果分析基本一致.     

遗传-蚁群算法在目标分配问题中的应用研究

针对传统算法很难满足大型水面舰艇编队防空武器的武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题,提出一种将遗传算法融入蚁群算法的混合算法。分析了遗传算法和蚁群算法的优缺点、利用遗传算法快速全局随机搜索能力生成一组粗略解,用其作为蚁群算法的初始信息素,再利用蚁群算法的并行性、正反馈机制,最后求得最优解,并对遗传-蚁群算法与蚁群算法、遗传算法这3种方法进行仿真比较。分析结果证明:遗传-蚁群算法用更少的时间获得最优的火力分配方案,缩短了武器系统反应时间,在求解质量方面有较大优势。