一种基于LS的天线阵方向图综合算法

采用一种基于最小二乘理论的算法对阵列天线进行方向图综合,仅对旁瓣峰值和主瓣电平进行处理,可以实现旁瓣和主瓣电平的同时控制,使天线阵方向图向期望方向变化.算法可以对等间距和不等间距天线阵进行综合,计算量也较小,所以具有很强的实用性,仿真结果验证了算法的有效性.     

文化算法应用于阵列天线方向图综合

介绍了文化算法在阵列天线方向图综合中的应用，以降低线天线阵的最大相对旁瓣电平为优化目标，对线天线阵的方向图进行了优化设计。并给出了基于实数编码的文化算法实现步骤。文化算法所具有的双层结构特性，使其在问题求解过程中能够利用经验知识来指导搜索过程，从而具有较好的全局寻优性能。通过计算机仿真，证明该算法所获得的天线方向图最大相对旁瓣电平低，并且具有较快的收敛速度。     

线性调频信号压缩滤波器研究

对具有较小时间带宽积的线性调频信号,通过使用加权迭代最小二乘法和总体最小二乘法来设计压缩滤波器,能得到较好的旁瓣抑制效果.仿真结果表明,两种方法设计的滤波器输出峰值旁瓣电平分别比加窗法提高约6dB和2dB.     

测向和测频改进的最小二乘单站定位跟踪方法

为了利用无源单站系统实现对运动目标定位与连续跟踪,提出基于最小二乘估计算法的运动目标无源定位跟踪方法。即利用均匀的等间距线列阵作为单个观测站,对多个运动目标进行方位和多普勒频率测量,在此基础上通过多点多次测量,采用最小二乘估计算法对非线性系统求解得到目标的定位解。仿真结果表明:该方法不但能够对多个运动目标进行定位,而且能够对其进行连续稳定的跟踪。     

基于最小二乘法的硅二极管I-V 特性建模

为研究硅光电器件的性能,对基于最小二乘法的硅二极管伏安(I-V)特性建模进行研究.分析二极管的I-V特性,采用多项式回归分析算法对实验测量的非线性数据集进行拟合,通过最小二乘法推定系数来构造其矩阵,求取反应硅二极管I-V特性的数学模型参数,通过预测值与实际测量值之间的误差分析来验证算法拟合经验公式的准确性.结果表明,该算法和程序可广泛应用于非线性数据集的多项式回归分析中.     

加权最小二乘融合技术在主动侧杆中的应用

针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器 去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小 二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算 法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3 种融合算法的仿真结果,结果证明：该算法使伺服系统获得 了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。     

一种矩形口径三角网格平面阵列的方向图数值优化方法

本文采用差分进化算法优化矩形口径三角网格平面阵列的幅度加权,使阵列方向性满足副瓣电平和零陷电平等设定指标。将阵列的二维方向性视为水平向和垂直向两个相互独立分量的乘积,相应地将优化矢量由二维矩阵变成两个一维矢量相加,明显缩短了优化矢量的长度。同时,限定水平向和垂直向优化矢量关于中心点对称,以大幅减少优化迭代次数。仿真结果证明,本文算法能够快速有效地优化出合适的幅度加权,从而得到副瓣电平和零陷电平满足指标的二维方向图。     

稀布同心圆环阵列联合优化设计

针对有阵列孔径,阵元数目和最小阵元间距三种约束下的稀布同心圆环阵列综合问题,提出了一种基于差分进化算法的稀布同心圆环阵列半径和阵元间距的联合优化方法。利用差分进化算法,采用DE/current-tobest/1变异策略,应用约束向量约束最小半径间隔和最小阵元间隔,同时优化稀布同心圆环阵列半径和阵元间距,优化目标是使阵列响应的峰值旁瓣电平最小。该方法加快了算法的收敛速度,提高了差分进化算法的局部搜索能力并改善了种群多样性,解决了易早熟收敛的问题,降低了算法的复杂性和计算量,同时保证了阵列的旁瓣性能,使阵元在阵列孔径中更好地分布。     

基于杂草入侵算法的天线阵列方向图可重构优化

利用杂草入侵算法对线阵天线进行方向图可重构优化,在未给定阵元公共幅值的情况下,对激励幅值和相位同时优化,通过改变加权相位分别实现余割波束和笔状波束赋形。仿真结果得到较低的峰值旁瓣电平及较好的波束形状,表明了该算法是有效可行的。     

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。     

多信道自适应格型算法及在信道均衡中的应用

讨论了基于最小均方准则提出的多信道自适应格型算法,这种递归算法应用在广义多信道上,被优化成一种运算复杂度为O(pm2)的算法.在单个参考信道(m=1)的情况下,这种算法被简化成运算复杂度为O(p)的最小二乘格型算法(LSL).在只有一个滤波器抽头的情况下(p=1),这种算法被简化为运算复杂度为O(m2)卡尔曼最小二乘算法(RLS).文中提出的广义多信道最小二乘格型算法总结了LSL和RLS算法之间明确的区别及联系,并且给出了它们在自适应均衡中应用情况的仿真.     

基于斜投影预处理的自适应波束形成方法

当存在主瓣干扰时,自适应天线方向图会出现旁瓣电平升高及主波束变形的严重问题。提出了基于特征空间斜投影预处理的自适应波束保形方法,将主瓣干扰子空间斜投影到旁瓣干扰和期望信号的合成子空间中,以消除主瓣干扰,然后对斜投影滤波后的协方差矩阵进行修正,并进行自适应波束形成,得到无畸变的自适应波束方向图。计算机仿真证明了,本方法可以对自适应方向图进行保形,在低快拍数情况下能够获得稳健的滤波输出。     

多样本遗传算法在武器外弹道组网试验中的应用

针对武器试验外弹道组网测量模式,为保证弹道测量精度最优,对测试设备优化布站进行研究。以弹道逐点最小二乘解算模型为基础,弹道参数累积总误差的均方差为精度评价标准,考虑实际情况对解空间构成的非线性约束条件,通过聚焦遗传算法概率特性,设计以Monte Carlo实验和种群罚函数检验为特征的完备多样本遗传算法,实现优化问题的可靠求解。利用设计的遗传算法,对一种光学、雷达设备组网测试优化布站问题作500次Monte Carlo仿真实验,通过结果统计分析确定了全局最优解,并与传统布站方法进行了比较。仿真结果表明：多样本算法降低了遗传算法概率特性影响,以大概率事件锁定全局最优解,确保了最优解的有效性和可信度,符合工程实际应用。     

基于非线性最小二乘法的姿态优化算法

在无陀螺捷联惯导系统中,在一种适合高自旋弹丸运动姿态测试的十二加速度计配置方案下,针对由十二加速度计的输出直接解算出角速度的方法中没考虑加速度计的安装误差问题,提出一种提高角速度解算精度的优化算法。该方法基于非线性最小二乘法从姿态角的一组初值出发开始在每一点处进行线性替代的迭代计算,搜索出满足极值点必要条件的最优角速度,从而实现对姿态角的优化解算。实验证明:该方法能有效抑制安装误差,精度高,是可行的。     

目标解算中的原点垂线偏差问题分析

为分析原点垂线偏差对目标解算结果的影响,针对连续波雷达测量系统,采用最小二乘法推导了多站交会逐点解算公式.对原点有无垂线偏差2种情况,用仿真数据分别计算了在发射系下的测站站址坐标,发现原点垂线偏差对站址坐标有影响,通过站址坐标的误差传递,影响到最小二乘解算结果.分别对目标进行解算,对2种结果作差,分析残差图.结果表明,目标距离发射原点越远,垂线偏差对解算结果影响越大.     

LS-SVM的矩形窗算法及其在非线性系统建模中的应用

最小二乘支持向量机是支持向量机的一种重要方法,但该方法不能用于在线辨识,并且可能导致计算膨胀问题.将最小二乘支持向量机与矩形窗算法相结合,可形成最小二乘支持向量机的矩形窗算法.由于该方法采用了在线递推,可有效克服坏数据对参数估计的影响,并可避免计算膨胀问题,提高了最小二乘支持向量机的计算速度.最后将该方法应用于非线性系统的建模中,仿真实例验证了该方法的有效性.     

基于自适应滤波的惯性+多模卫星组合导航算法研究

惯性+多模卫星组合导航系统通常采用定常参数的加权最小二乘算法进行多传感器信息融合,若加权系数与实际噪声统计特性不吻合,将会对组合导航精度产生不利影响.为解决该问题,提出一种基于自适应滤波的改进信息融合算法,对惯性及卫星导航数据应用自适应Kalman滤波以估计惯性导航误差,对滤波输出进行基于加权最小二乘法的多模信息融合,并根据滤波误差方差阵的解算结果对加权系数进行实时调整以优化估计精度.仿真结果表明该算法能够在一定程度上提高组合导航系统的精度和对不同随机噪声的适应能力.     

一种新的火炮初速下降量预测模型

为准确地评定火炮剩余寿命,通过研究火炮内膛径向磨损量和初速下降量的相关关系,提出了基于最小二乘支持向量机的火炮特性模型,引入量子粒子群算法进行模型反演分析,确定最优参数,建立了火炮剩余寿命评定模型.对实弹射击测得的25组试样的实例应用分析表明,预测模型相对误差在±5%以下,显示了最小二乘支持向量机是一种较为有效的非线性建模方法,量子粒子群算法进行模型参数优化能够保证全局最优.验证结果表明,模型的精度较高,有一定的实用价值.     

一种低旁瓣的子阵级数字波束形成方法

大型相控阵天线有成百上千个阵元,子阵级的自适应波束形成技术能在保证良好的处理性能下有效地降低运算量。相控阵天线除了要自适应抑制强干扰源之外,还要求在强杂波背景下具有低或超低副瓣电平。采用归一化的数字波束形成方法来降低子阵的旁瓣电平。仿真结果表明,该方法能保持良好的阵列方向图,有效地抑制干扰并降低旁瓣电平。     

一种新的滑动型弹道数据融合算法

为了改善多测速条件下逐点多站最小二乘弹道计算方法的不稳定性，提出一种局部平滑的滑动型弹道数据融合算法，初步试算表明该算法的效果明显好于逐点多站最小二乘算法。该算法具有较好的实时性，可用于弹道的实时解算。