基于二维雷达组网目标高度计算算法

根据雷达兵作战需要,探讨了传统二维雷达组网目标高度计算算法.针对传统算法需要目标方位信息或三站处于同一水平面的不足,提出一种基于Matlab solve函数的二维雷达网目标高度计算算法.该方法只利用目标距离信息来实现目标的高度计算以及三维定位.仿真结果表明:该方法的高度计算误差小于150m,高于一般雷达测高精度,具有一定的参考价值.     

结合相干系数的极化干涉SAR植被高度估计方法研究

阐述了极化干涉SAR成像技术的基本理论,分析了极化干涉SAR的植被散射模型和Cloude三阶段植被高度反演算法。因三阶段法采用多参数初值迭代求解方法,其运算量较大复杂性高,该文提出基于相干系数的高度估计方法。先用干涉相位估计植被高度,再由相干系数幅度估计植被高度对前面相位估计的高度进行补偿,既保证了一定植被高度估计精度,又大大减少了反演算法的运算量,最后用极化干涉SAR仿真数据验证了该方法的有效性。     

估计大气电磁级联簇射起始点位置的几种模型(Ⅰ)

在利用高山乳胶室对由宇宙线导致的超高能核作用进行的研究中,精确估计大气电磁级联簇射的起始点位置(即族的产生高度)是很困难的.本文介绍了目前估计族的产生高度的几种方法,及其所依据的物理模型.对各种方法的适用范围也作了说明.这是本文的第一部分,介绍π~0介子耦合及γ光子转换为电子对的有关模型.     

Logistic满映射混沌序列的趋势波动分析

目的 研究实际计算中不同初始值迭代之后产生的序列具有的标度指数,解决初始值的选择问题和以Logistic满映射为基础的伪随机数产生的长程相关性影响.方法 针对Logistic满映射,采用了检验伪随机数序列的长程相关性的趋势波动分析(DFA)方法,实现了以Logistic满映射的混沌加密实际应用中可以选取的初值迭代产生的序列.结果 不同的初值和序列的起始位置可以对Logistic满映射迭代产生的混沌序列的长程相关性有较大影响.以Logistic满映射为基础的实际应用可以选取初值在区间(0.349,0.440)和(0.544,0.570)迭代产生的序列.结论 Logistic满映射混沌序列具有比较好的独立性,序列前后之间存在较小的相关性,能提高混沌序列的伪随机性.     

利用虚拟卫星法求解火星探测器近火点制动策略

针对采用极大值原理求解火星探测器近火点制动最优推力策略时初值不易猜测、迭代不易收敛的问题,介绍并推导了虚拟卫星方法,即通过假想一颗虚拟卫星在目标轨道上运行,探测器利用最优控制算法求解推力策略,使探测器本身与虚拟卫星的终端相对位置和速度为零,从而实现了精确入轨.在利用极大值原理求解最优推力策略的过程中,共轭变量初值的选择问题得到了解决.利用虚拟卫星方法中的相对运动关系,可以将没有实际意义的共轭变量初值转化为具有物理意义或者较易猜测的变量进行初始估计,克服了共轭变量初值猜测的盲目性,使得迭代更容易收敛.仿真结果证明了该方法的有效性.     

剪压区和剪跨比对混凝土板受剪承载力的影响

为探究受拉纵筋屈服的情况下,混凝土板内支座控制截面的相对剪压区高度和板的剪跨比对其受剪承载力的影响,完成了4个混凝土板试件的受剪试验.试件由板、板端伸臂构件、板下柱以及底梁构成,试验借助板端伸臂构件在板端施加力偶,在预估斜裂缝起始位置的外侧施加竖向荷载,在竖向荷载和板端力偶共同作用下使板顶纵筋在斜裂缝与其相交处接近屈服...     

一种离散混沌模型的控制讨论

本文方法的基本出发点是混沌吸引子的几何结构和混沌动力学对初值具有高度的敏感性,通过适当的调整动力学的可控参数,可将不稳定的轨道稳定下来.得到相应的吸引子.     

测量目标高度的双基地MIMO雷达虚拟阵元技术

提出了一种通过双基地多输入多输出雷达虚拟阵元技术进行目标高度测量的方法．该方法在接收端估计目标相对于发射阵列和接收阵列的角度,然后利用获得的角度进行目标高度测量．与传统的双基地雷达测高方法不同,该方法既不需要发射端和接收端之间的时间同步,也不需要在收发两端之间传输数据,从而简化了系统的配置．另外,在多目标情况下,该方法估计的角度能够自动配对,从而避免了目标模糊．     

分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法

为解决异类传感器网异步采样条件下的航迹起始问题,提出分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法.该算法利用多传感器多采样周期测量建立候选目标集,用极大似然法估计候选目标的状态;采用Hough变换建立参数空间直方图,并对参数空间直方图聚类实现航迹探测;建立目标初始方位角直方图和目标速度直方图,分别对两个直方图聚类实现目标探测;找出与目标相关的测量,利用这些测量估计目标的状态.仿真结果表明,该算法能有效实现航迹起始.     

高层建筑筒体结构在扭转作用下框筒裙梁高度的优化分析

当框筒结构中裙梁的高度增大时,整体的抗扭刚度随之增大,可以减少剪力滞后效应,对结构有利,但同时结构所受地震力也增大,对结构不利．为解决这一问题,本文提出了一种基于连续化数学模型的优化方法,给出了多目标规划的评价函数．通过对算例的分析,给出可用于设计的裙梁最优高度参考值．     

一种面向入侵检测的半监督聚类算法

为了解决传统的入侵检测聚类算法准确率较低这个问题,结合半监督学习的思想,提出了一种面向入侵检测的半监督聚类算法。首先利用样本数据集中的部分标记数据,生成用于初始化聚类的种子集,通过计算样本数据集中标记点与每个类簇中标记点均值的欧氏距离,得到每类的初始聚类中心,实现了入侵检测数据的准确识别。该算法有效地避免了传统聚类算法中初始聚类中心选择的盲目性和随机性,提高了检测率。实验结果表明,在处理入侵检测数据时,该算法能够充分利用少量类标记信息进行半监督学习,较传统的K-means算法聚类效果更好,检测准确率更高。     

FCM聚类算法的改进

模糊C均值（FCM）算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法：先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。     

一种改进的快速FCM图像分割算法

FCM算法对图像的模糊特征具有较强的鲁棒性,在图像分割方面得到了广泛应用。但FCM算法采用随机初始化聚类中心的方法,使算法在迭代次数上有一定的不确定性。为提高FCM算法的运算效率,提出一种基于确定初始聚类中心的快速FCM图像分割算法。用最大类间方差法多次划分图像的灰度区间,根据区间中像素点的灰度值来初始化聚类中心,以使其尽可能的接近最终分割的聚类中心,减少算法的迭代次数。实验结果表明,与传统的FCM算法相比较,改进后的算法可以通过较少的迭代次数及运算时间分割图像。且该算法可以应用于诸多采取随机初始化聚类中心的FCM相关的算法中,以提高算法的运算效率。     

对k均值算法和硬C-均值算法的对比分析

通过比较目标函数、聚类原型模式P(0)的初始化方法、划分矩阵U和聚类原型P的更新方法等4个方面,得出k均值算法和硬C-均值算法的区别。     

基于遗传算法的近似最大连通分量的抽取算法

提出了一种基于遗传算法的近似连通图的抽取算法，通过定义编码、种群初始化方法和交叉变异修正使得遗传算法可以解决最大连通分量的抽取问题．为验证该算法，将该算法与RACLIQUE进行了比较．实验结果表明本文提出的算法在解MCP问题时，执行的速度受节点规模变化小，效率优于RACLIQUE算法．     

利用核方法的直扩系统多个窄带干扰抑制

针对直扩通信中存在多个窄带干扰的情况,提出一种利用核独立分量分析的窄带干扰抑制算法．该算法利用核方法,以重建希尔伯特空间的典型相关为对比函数(通过期望用户扩频码初始化解混矩阵,在信源分离同时得到期望信号,实现干扰抑制)．由于该算法只需直扩信号与干扰信号相互独立,且服从高斯分布的信号不多于一个,这在实际中很容易满足,因此适用性广．仿真结果验证了该方法对抑制多个独立窄带干扰是有效的．     

类电磁优化的片上网络低功耗映射算法

针对基于2D Mesh结构的片上网络功耗优化问题,提出了一种类电磁优化的片上网络低功耗映射算法．该算法采用实数编码机制,将类电磁算法应用于求解离散问题．使用轮盘赌的选择机制进行种群初始化,提高初始化粒子的质量,从而提高算法效率;利用调整序的方法进行局部搜索,提高粒子在局部范围内的精细搜索能力;设计电荷计算公式求解合力,用阈值滤掉作用力甚微的粒子,提高搜索最优解的效率．实验表明:改进类电磁的映射算法与现有的遗传算法、蚁群算法相比,平均节能达20.35％和12.58％,有效地降低了片上网络通信能耗,并且能耗分布更加均匀,算法效率更高．     

基于FFT的快速DOA估计及其在DS-CDMA接收机中的应用

CDMA信号在解扩之后,其中解扩用户的信号强度会很大,利用这一特性,把FFT方法引入到阵列信号的DOA估计中,并与MUSIC方法做了仿真比较,表明基于FFT的DOA快速估计是可行的。利用DOA信息,初始化自适应波束成形的权值。仿真结果表明,LMS算法的收敛速度将极大地加快,误差将大大降低。     

基于DNA编码的多重约束目标的智能组合优化

在组卷策略中,多重约束目标的智能组合优化问题一直是人们研究的热点．大多数的优化算法都是基于传统的遗传算法,这些算法的适应度不高,并且交叉算子和变异算子对适应度的影响很大．针对这些缺陷,本文提出了一种新的优化算法DNA_YH算法,该算法将DNA编码引入到多重约束目标的组合优化问题中,并完成了DNA编码、初始化种群、个体适应度计算和遗传操作的优化过程．经过实验证明DNA_YH算法的最优适应度高于其他相关算法,并且交叉算子和变异算子对适应度的影响都很小,得到了较好的优化效果．