Hopfield神经网络在B-ISDN路由选择中的应用

宽带综合业务数字网（Ｂ－ＩＳＤＮ）采用异步转移模式（ＡＴＭ）作为其传输技术,引入了虎通道（ＶＰ）和虚通路（ＶＣ）概念。本文针对Ｂ－ＩＳＤＮ中的ＶＰ路由问题,提出了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ＶＰ路由选择算法,给出了神经网络能量函数的表示方法及神经元的状态方程。计算机模拟结果表明,本算法能根据网络的物理结构和业务需求情况,快速、有效地实现ＶＰ路由选择,提高网络的生存性。     

Hopfield神经网络在B—ISDN路由选择中的应用

宽带综合业务数字网（Ｂ－ＩＳＤＮ）采用异步转移模式（ＡＴＭ）作为其传输技术,引入了虎通道（ＶＰ）和虚通路（ＶＣ）概念。本文针对Ｂ－ＩＳＤＮ中的ＶＰ路由问题,提出了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ＶＰ路由选择算法,给出了神经网络能量函数的表示方法及神经元的状态方程。计算机模拟结果表明,本算法能根据网络的物理结构和业务需求情况,快速、有效地实现ＶＰ路由选择,提高网络的生存性。     

ATM网络虚通道路由规划的局部搜索方法

文章针对ＡＴＭ网络虚（ＶＰ）路由规划问题进行了分析,提出了使用避部搜索该问题的新方法,仿真表明这种算法是有效的。     

一种指数型模糊学习矢量量化图像编码算法

本文分析了模糊矢量量化（ＦＶＱ）图像编码的原理，提出了一种指数型模糊学习矢量量化算法（ＥＦＬＶＱ）。实验结果表明，该算法具有快速收敛性能，设计的图像码书峰值信噪比与ＦＶＱ算法相比也略有改善。     

基于GCRA（T,δ）的CDV成形算法及其实现

文章提出基于通用信元速率算法ＧＣＲＡ（Ｔ，δ）的ＣＤＶ成形算法，该算法能有效地成形ＣＤＶ使之符合ＧＣＲＡ（Ｔ，δ）算法对ＣＤＶ容限的要求，并对ＣＤＶ成形器的实现和操作进行了讨论。     

32kb／s CVSD与64kb／s PCM编码数字转换算法

本文提出了３２ｋｂ／ｓ连续可变斜率增量调制（ＣＶＳＤ）与６４ｋｂ／ｓＡ律ＰＣＭ编码数字转换算法。当ＣＶＳＤ信道误码率≤２×１０~（－５）且ＰＣＭ误码率≤１０~（－５）时，采用该转换算法，单次转换信噪比恶化小于０．１ｄＢ，多次转换（转换次数≥２）时信噪比不变，即为一无误差积累算法。这一算法的提出解决了专用网（３２ｋｂ／ｓＣＶＳＤ信源编码）与公众网（６４ｋｂ／ｓＡ律ＰＣＭ信源编码）互联中信源编码变换问题，对我国通信网的建设有重要意义。     

基于协同工作方式的一种蚁群布线系统

基于协同学习机制的蚁群算法ＡＣＳ已成功应用于求解ＴＳＰ问题．本文基于蚁群的协同工作机制,提出了一种其内涵扩充了的增强蚁群算法（ＩＡＣＳ）．利用此新算法设计了一个开关盒（Ｓｗｉｔｃｈｂｏｘ）布线程序,并用ＪＡＶＡ语言加以实现．针对几个算例计算的结果,证明该程序可获得比ＷＥＡＶＥＲ、ＭＩＧＨＴＹ、ＢＥＡＶＥＲ、ＧＡＰ基准例低的计算复杂度．     

ATM SAR处理器发送数据业务的信元调度算法

叙述了ＡＴＭ ＳＡＲ（Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒｅａｓｓｅｍｂｌｙ）处理器发送信元的机理,讨论了基于发送调度表的业务成形方式产生的信元时延抖动（Ｃｅｌｌ Ｄｅｌａｙ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ,ＣＤＶ）以及信元时延抖动容限（Ｃｅｌｌ Ｄｅｌａｙ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ,ＣＤＶＴ）,推导了ＣＤＶＴ的计算公式,设计了使最小的信元调度算法ＮＶＳＴ（Ｎｅａｒ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｓｄｅｎ Ｔ     

基于模型的连续运动矢量估值算法

文中首先简述数字粒子图像测流体速度场Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ（ＤＰＩＶ）的原理以及现有的处理ＤＰＩＶ的算法思想,详细地分析这些算法的优缺点,为了克服现存算法在应用中暴露出来的共同缺陷,本文提出了一种新的处理ＤＰＩＶ序列图像的算法－－基于模型的连续运动矢量估值算法,该算法充我分利用图像的整体信息获得速度场的基本约束,同时根据流场的物理性质获得速度场基于模型     

基于物体的编码方法中的多物体速率控制

Ｍ Ｐ Ｅ Ｇ４［１～３］中提出了 Ｖ Ｏ（ Ｖｉｄｅｏ Ｏｂｊｅｃｔ）的概念,产生了多物体速率控制的问题。对于某一个 Ｖ Ｏ,在给定的固定速率限制下在各帧间分配数码率的建议算法在 Ｍ Ｐ Ｅ Ｇ４ 草案中已经提出。但是到目前为止,给定总带宽、在多个 Ｖ Ｏ 间合理分配数码率的算法,在 Ｍ Ｐ Ｅ Ｇ４ 草案中还是空白。本文提出了一种“等失真公平”分配算法来解决多物体间的数码率分配问题。     

基于Keystone变换的低空小目标雷达探测方法

长时间相参积累是低空小目标雷达探测的有效手段,然而对于较大速度的目标,长时间相参积累存在距离走动的问题。针对该问题,本文提出了一种基于Keystone变换的低空小目标探测方法。首先,给出了低空小目标探测所面临的长时间相参积累问题;然后提出了基于Keystone变换的探测方法及快速实现方法;最后给出典型仿真目标的仿真结果。所提方法可以同时解决大速度范围内的目标统一探测问题,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

Parameter estimation of autoregressive signals in presence of colored AR(1) noise as a quadratic eigenvalue problem

In this paper, we consider the problem of parameter estimation of autoregressive (AR) signals from observations corrupted with colored AR(1) noise. The proposed method is based on Yule-Walker equations. We express these equations as a quadratic eigenvalue problem and then the parameters of the signal and noise are estimated by solving this eigenvalue problem. We also apply the proposed method to the problem of sinusoidal frequency estimation in colored noise. The performance of the proposed algorithm is evaluated by computer simulation examples.     

Solution of the nonlinear eigenvalue boundary-value problem for tm electromagnetic waves propagating in a Kerr-nonlinear layer by means of the cauchy problem method

The problem of propagation of TM electromagnetic waves in Kerr-nonlinear layer is considered. The problem is reduced to the solution of a nonlinear eigenvalue boundary-value problem for a system of two ordinary differential equations. A numerical method is proposed for solving the considered eigenvalue boundary-value problem. It is shown that the proposed method makes it possible to investigate more complicated types of nonlinearity. Numerical results are reported. The method is compared to another known technique and to the linear case.     

Optimization of frequency assignment

A systematic method of determining carrier frequency assignment is proposed to minimize the cochannel interference in satellite communication systems. For the mathematical treatment of the problem, discrete positioning of carriers is introduced to avoid the nonlinear expression inherent in interference evaluation. The proposed method converts this nonlinear problem into the well-known assignment problem and enables the development of an algorithm based on the branch-and-bound method. Extended models of the proposed method are presented for practical application. To demonstrate the effectiveness of the method, computation results are shown for two typical problems. In both of the examples, cochannel interference is significantly reduced as the result of optimization of frequency assignment     

Online model parameter identification for supercapacitor based on weighting bat algorithm

To support real-time power management of the supercapacitor-powered embedded systems, an online model parameter identification method is proposed for predicting the supercapacitor behavior. In the proposed method, an optimization problem is formulated based on our previously developed supercapacitor model, and a weighting bat algorithm (WBA) with the weighting solution update method is proposed for solving this problem in each model parameter updating time window. Simulation and experimental results show that the proposed online model parameter identification method can accurately capture the terminal behavior of a supercapacitor, and the proposed WBA-based optimization method has better performance for the supercapacitor model parameter identification compared with other benchmark algorithms.     

基于NCS算子的大斜视SAR压缩感知成像方法

该文针对大斜视合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像进行研究,提出了一种基于非线性频调变标(Non-linear Chirp Scaling, NCS)算子的大斜视SAR压缩感知成像方法。首先在详细分析大斜视SAR回波信号模型的基础上,给出了一种基于全采样数据的NCS成像算法,该算法有效完成了回波数据的走动补偿与解耦合处理,实现了准确成像。其次针对降采样的大斜视SAR回波数据成像问题,提出将上述成像算法构造成NCS算子并基于该算子建立压缩感知重构模型,通过对模型的优化求解直接获得最终的成像结果。该方法对于稀疏性成像场景能够有效降低回波数据采样率实现高质量成像,对于非稀疏成像场景在满采样条件下能够提高成像质量。最后的点目标和面目标的仿真实验验证了该文所提方法的有效性和可行性。      

高重频PD雷达导引头抗距离遮挡技术

为了解决高重频脉冲多普勒(PD)雷达中存在着严重的距离遮挡问题,采取了多重频方法,对多重频条件下的遮挡情况进行了分析;针对距离解模糊问题,提出基于目标相关性的查表解模糊算法。分析表明,提出的消除距离遮挡方法实时性强,易于工程应用。     

基于智能反射面辅助的无人机中继系统安全通信方法

为了提高无人机中继系统的安全通信性能,解决无线信道受障碍物遮挡问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无人机(UAV)中继系统安全通信方法。在所提方法中,通过联合优化UAV的位置、基站波束成形和IRS相移,最大化系统的最小保密速率。为了解决这个复杂的非凸优化问题,该文将原问题分解为UAV位置优化子问题、波束成形和IRS相移优化两个子问题。使用1阶泰勒展开处理优化问题中的非凸项,然后提出一种交替优化的算法进行求解。仿真结果表明该文提出的算法能提高系统的最小保密速率,并且具有良好的收敛性。     

噪声干扰环境下抑制EMD模态混叠方法

经验模态分解(EMD)作为时频分析的经典算法,已经得到广泛的应用。然而,其分解质量容易受到噪声等干扰的影响,产生模态混叠问题。本文针对经验模态分解中因噪声存在的模态混叠问题,提出一种自适应的预处理方法。首先对输入信号进行B样条最小二乘拟合,消除了噪声的影响后,再进行EMD分解。为提高算法的自适应性,提出了一种基于极值点出现时刻的节点选取方法。对线性信号与非线性信号的仿真实验表明该方法有较高的分解精度;与聚合经验模态分解方法(EEMD)的分析对比结果表明该方法能很好地抑制噪声引起的模态混叠。      

基于高斯混合及相对熵测度的图像分割

针对图像分割问题,结合高斯混合模型与信息论中的相对熵测度概念,提出一种新的图像阈值化方法。在提出方法中把图像阈值化问题看成是两个概率向量之间的匹配问题,因此首先用高斯混合模型去拟合图像直方图的灰度级分布,然后用相对熵测度去度量拟合分布与图像原灰度级分布之间的差异,并把该度量作为图像阈值化的准则函数。在对图像实施分割时,通过在图像灰度级范围中求取所定义的准则函数的最小值获得最佳阈值。在NDT、SAR及红外图像上的分割实验中用提出方法与传统及最新的图像阈值化方法进行比较,结果表明提出方法获得的结果要优于相比较方法获得的分割结果,因此提出方法是一种有效的图像分割方法。