一种基于矢量有限元与多层快速多极子技术的电磁散射快速并行算法

在混合矢量有限元/多层快速多极子算法的基础上提出了一种快速算法及其并行算法,该算法中,其有限元部分的计算可在单元级上完成,无须生成总体系数矩阵,因此可大大节省内存及计算时间;对多层快速多极子部分,将基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,使阻抗积分计算得到大大简化,所有转移过程可由快速傅立叶变换计算完成,同时还给出了一些其他的改进措施.数值结果说明了算法的有效性.     

外辐射源雷达互模糊函数的两种快速算法

 针对外辐射源雷达(无源雷达、被动雷达)利用互模糊函数测量时延差和多普勒频移的运算量大,直接计算难以满足系统实时性要求的问题,本文提出了外辐射源雷达互模糊函数的两种快速算法:分级抽取FFT算法和预加权分级抽取FFT算法.分级抽取FFT算法降低了抗混叠滤波器的阶数,明显地节省了计算量和存储量;预加权分级抽取FFT算法使第一级滤波的乘法运算在时延的循环外进行,进一步提高了计算效率,代价是存储量有所增加.实测结果表明本文所提两种快速算法有效地提高了计算效率.     

Hybrid FEM-FIPWA for Scattering from Complex Bodies of Revolution

提出了一种基于混合有限元与快速非均匀平面波算法求解复杂旋转体的散射问题。内部电场采用基于点元和边元基函数的有限元方法计算,同时在旋转体的外表面的场采用基于三角基函数及脉冲基函数的快速非均匀平面波算法计算。采用这种方法处理复杂大尺度的旋转体问题能节省计算的内存和计算时间,算例验证了算法的准确性和有效性。     

基于自适应遗传算法的模板匹配研究

目前图像模板匹配算法的一般都有计算量非常大的缺点,在实际运用中存在一定问题,根据这一问题提出了将自适应遗传算法应用到图像模板相关匹配中.模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数做为目标函数,基于自适应遗传算法实现了快速模板匹配算法.最后根据实验说明了该算法较搜索式模板匹配算法计算量大大减少的优越性.     

一种电大尺寸组合体散射的快速计算方法

采用自适应多层快速多极子算法分析电大尺寸组合体的雷达散射截面。推导了组合体表面的积分方程,通过将基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,自适应多层快速多极子算法实现了阻抗积分的快速计算,通过采用射线传播法,远场近似和对称性计算法则使转移因子的计算效率大大提高,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成。这种算法计算组合体散射时所需的计算时间和内存显著降低,且数值计算结果和实际测试结果吻合良好。     

大型阵列结构电磁散射的P-FFT算法

提出利用预校正的快速傅立叶变换(P-FFT)和矩量法(MoM)快速分析电大阵列结构的电磁散射特性.研究了适合于电大尺寸结构近区和远区场计算的格林函数的快速算法,同时,利用Rao-Wilton-Glisson(RWG)函数作为基函数和测试函数,可以考虑阵列单元任意方向的表面电流或磁流分布,并利用P-FFT加速矩量法的矩阵求解,减少内存需求和计算时间.计算结果表明该方法特别适合于大型阵列电磁散射特性的分析.     

数字全息成像中基于导数的自动对焦算法

在数字全息成像自动对焦算法实现中引入适用的导数计算方法,形成了4种基于导数的对焦判据函数.通过分析在相移数字全息中记录全息图时引入的噪声在提取物光波复振幅过程中的传递,研究了噪声对基于导数的自动对焦算法的影响,给出了不同算法的综合评价.数值仿真和光学实验处理结果表明,Prewitt梯度判据函数(PRG),Tenebaum梯度判据函数(TEG)与角谱再现算法结合可以形成快速可靠的自动对焦算法.     

一种基于彩色图像分割的立体匹配算法

提出了一种新的立体匹配算法.首先采用均值漂移算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域;然后根据变窗口算法计算的匹配点,把分割区域分为可靠区域和不可靠区域,计算可靠区域的模板参数;最后在全局评价函数中加入遮挡约束,通过贪婪算法把可靠区域的模板分配给不可靠区域使得全局评价函数取到最小值.实验结果表明,该算法可较好地处理大的低纹理区域和遮挡像素,匹配精度高,克服了基于局部算法中存在的边界模糊.     

B样条有限元法解矩形域边值问题的高斯积分矩阵传递算法

B样条有限元法是解决二维矩形场域中电磁场问题的一种理想的数值计算方法.该方法计算精度高,并且能保证场量应有的连续性.本文构造了一种能快速实施B样条有限元方法的高斯积分矩阵传递算法(TGIMA).该算法通过矩阵形式积运算将每一个高斯积分点的B样条函数值传递到B样条有限元方程的总体系数矩阵中,避免了B样条子段函数互乘的积分运算,从而极大地降低了计算的复杂度.这种算法易于程序实现,有效地减少了计算量.     

基于修正交错网格方案的RFG-FFT算法

本文提出了修正的交错网格方案结合基于快速傅里叶变换（FFT）的算法,用于减少快速算法中近场修正矩阵的计算负担.该方案首先使用两套交错的网格分别用于场点和源点的投影,其后为了进一步提高拟合精度,对部分网格间的格林函数值进行了修改.实验表明将提出的方案与实系数拟合格林函数FFT方法结合,提高了近场拟合元素的精度,因此减少了近场修正矩阵中元素的个数.从而,新的方案降低了总的内存需求和计算时间.     

基于遗传算法的RLS自适应算法研究

在通信系统中采用信道均衡技术是改善信道特性行之有效的方法,但研究算法的同时,往往需要通过大量的仿真实验取平均值来选取最优的参数值,本文首先利用MATLAB仿真软件对线性调制下RLS自适应算法进行仿真分析,然后引入遗传算法的寻优特性及其优点,对RLS最佳遗忘因子λ的选取进行了寻优,得出最佳遗忘因子λ的取值,提供了参数选择的一条捷径,最后通过对比最优λ与参照λ,计算RLS算法均衡已知信号的均方误差值,证明了该方法的可行性。     

一种基于贪婪算法的CORDIC改进算法

针对传统串行坐标旋转数字计算方法(CORDIC)耗时且占用较多资源的缺点,提出了一种旋转模式下CORDIC算法的新型改进算法,该改进算法可用来代替直接数字频率合成器(DDS)查找表进行正余弦的计算。通过采用贪婪算法实现对CORDIC旋转方向与旋转角度的优化,从而可以达到串行转并行和减少迭代次数、节约资源的目的。该算法可以应用于三角函数的复杂函数的硬件实现中。仿真结果表明,在迭代次数相同的情况下,改进算法较传统算法可以获得更高的精度。最后,在Xilinx FPGA的Spartan-3E芯片上实现了改进的CORDIC结构。与传统CORDIC算法相比,在运算精度为10-5时,可以节省Slices、LUTs(Look Up Tables)资源分别为28%和25%。     

基于Wu-Manber算法的大规模URL模式串匹配算法

大规模高速URL匹配是许多网络安全系统中的关键技术,经典串匹配算法在大规模URL情况下有许多限制.针对URL数据的特点在经典多模式串匹配算法Wu-Manber基础上提出XWM-Tree算法和XWM-Hash算法.算法应用了模式串窗口选择,两阶段哈希和关联容器组织冲突链表等多种优化手段,大幅度提高了算法的匹配性能.在大规模真实数据集上的测试结果表明本文提出的算法匹配速度可以提高一倍以上,尤其是当最短模式串较长的时候更有优势.     

基于区域质心算法的改进算法

帧内预测是H.264中提高编码效率的重要部分,文中主要是根据色度块的预测模式在整个帧内预测算法中对算法性能的影响,质心算法在4×4块的预测模式的不准确性的基础上提出的新的算法。通过实验证明此新方法在编码率和比特率方面都有改善。     

基于CMRA路由协议改进算法

为了延长无线传感网络的生存时间,需要设计满足高效率、低功耗的路由算法。一种CMRA（intercluster head multi-hop routing algorithm）算法被提出来,这种算法通过节点通信能量消耗模型建立最小能量路径树,但CMRA对于簇头选择的能量分配不均衡,造成簇头结点负载过重。提出一种新的路由算法CMRA-EE（CMRA-energy efficient）,在簇头选举阶段引入节点能量参数,同时将簇头节点能量与距离作为代价参数,从而平衡了网络节点能耗。通过仿真对CMRA-EE算法进行性能分析与评价,结果显示,CMRA-EE算法在延长无线传感网有效生存时间方面比CMRA算法有了明显的改善。     

基于差分进化和人工蜂群混合策略的DV-Hop改进算法

为了解决无线传感器网络依靠DV-Hop算法定位过程中存在误差偏高的问题,将人工蜂群算法和差分进化算法融合,引入传统DV-Hop算法中,提出一种HDV-Hop算法。该算法在继承经典DV-Hop算法的前提下,获取锚节点的信息及平均跳距距离,在未知节点定位阶段引入混合策略的目标函数,优化搜索算法,提高定位精度,完成对未知节点的定位。仿真分析表明,该算法相比于DV-Hop算法和基于人工蜂群的定位算法能有效降低定位误差,提高稳定性。     

基于Quinn算法和相位差法的正弦波频率估计综合算法

Quinn算法是正弦波频率估计中应用广泛、计算量小且稳定性较好的算法,但是在低信噪比时当信号频率靠近离散傅立叶变换(DFT)的量化频率时,Quinn算法估计误差较大;而改变窗长相位差法在这种情况下具有较高的估计精度,但当信号频率位于两相邻离散傅立叶变换(DFT)的量化频率中心区域时,其估计误差很大.根据这两者特点,本文提出了一种基于Quinn算法和改进的改变窗长相位差法的正弦波频率估计综合算法,给出理论计算过程及相关误差公式.计算机蒙特卡罗模拟仿真实验和性能分析表明了本文算法在计算量增加不大的情况下,在设定频率范围内能够提高频率估计的精确度和稳定性,其均方误差接近克拉美罗限且具有较低信噪比门限,整体估计性能优于Quinn算法和改变窗长相位差法,具有工程实用价值.     

一种基于码谱数值算法的改进算法

码谱是一种分析分布式算术码的编码性能和解码复杂度的工具,能有效提高编码性能。码谱的计算一般采用数值算法,该方法是一个迭代计算的过程,时间复杂度很高。针对时间复杂度高这个问题,通过去掉多余的函数精简数值算法,提出一种基于码谱数值算法的改进算法,进而降低时间复杂度。从理论上证明改进数值算法的正确性,实验结果表明,改进后的数值算法能有效提高码谱的计算效率,拓宽码谱的实际应用范围。     

基于遗传算法的J波识别优化算法

J波是心电信号的异常变异,具有不易察觉的特点,在J波的识别中特征数量对于识别准确率具有很大的影响,结合遗传算法对用于J波识别所提取的特征进行优化处理,设计的J波分类模型能够有效地提高分类识别准确率,同时可以减少识别时间.利用MATLAB进行仿真验证,结果显示,设计的J波识别系统能够达到96.8％的准确率与2.3s的识别时间,能够有效地辅助医生进行J波诊断.     

基于自适应子空间追踪的层析SAR成像算法

在对分布式SAR进行数据降采样下会信号的三维处理增加不少难题。其中在解决频域距离弯曲校正时,由于方位向的降采样使数据不再满足奈奎斯特定理,导致在多普勒域计算距离偏移量时会出现数据的混叠。针对该问题,提出了基于LMS估计的距离弯曲校正算法,该方法根据最小均方估计思想估计权值系数完成方位向的插值,有效解决了该条件下的距离弯曲问题。针对高层成像中稀疏阵列导致基线数量有限且不均导致成像分辨率差的问题,提出了基于压缩感知的自适应子空间追踪方法来提高高度维成像的分辨性能,相比于正交匹配追踪算法,它能实现对迭代得到候选解的同步检验,避免了错误结果积累的问题,有效提高了成像的质量。