高可靠性应急备选路径启发式搜索算法

灾前规划备选路径是减少灾后反应时间、避免灾后次生灾害的有效方法.在路径合理性及共同失效(阻断)的约束条件下,借助路段静态旅行时间的估计及可靠性分析,采用启发式搜索方法进行可部分路段重叠的合理备选路集的构建.通过路径搜索中对高风险路段加权进行有效规避,可得到高可靠性的备选路径集合.通过实例说明了该方法的有效性.     

基于WVD改进算法的跳频信号参数估计

针对平滑伪维格纳分布（SPWVD：SmooLhedPseudoWigner—VilleDistribution）在跳频信号参数估计中存在的分辨率下降和运算量过大等问题,提出基于sTfTr（Short—TimeFourierTransform）与WVD（Wigner—VilleDistribution）的联合算法（STFT—WVD）,实现了跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数的盲估计。在参数估计的过程中,STFT—WVD算法有效地抑制了WVD的交叉干扰项,保持了WVD较高的时频分辨率,在运算量上和WVD相近,没有增加运算的复杂程度。仿真实验证明,STFT—WVD比SPWVD具有更好的整体性能,在信噪比优于-1dB时,能得到更为精准的估计值。     

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.     

一种新的数据滤波算法

针对常规数据一阶特征估计（滤波）算法的局限性,提出了一种新的滤波算法.算法基于0-1序列思想和时滞原理设计,充分考虑了数据特征之间的相互影响,通过两个意义明确的估值器有效地降低了其他数据特征对一阶特征的影响.应用新算法对某电厂风烟系统数据进行了仿真,仿真结果验证了新算法的有效性.     

多卫星协同飞行队形重构的整体优化策略

文章以整体燃料消耗少、时间短以及燃料消耗均衡为优化准则,研究多卫星协同飞行队形重构的整体优化问题。采用基于遗传算法的双脉冲路径优化策略,以燃料消耗最省和时间最短为优化指标,实现成员星的路径优化,采用0-1整数规划技术以整体性能指标最优,进行多卫星的整体队形重构规划和部署。分别以时间最短及燃料消耗最少为优化指标,兼顾燃料消耗均衡给出了2组仿真算例,对多星协同队形重构整体优化策略的有效性进行了比较分析,结果表明,从整体分配角度对多星路径进行规划,可进一步对整体性能进行优化。     

一种多地球物理特征匹配自主导航方法

针对地球物理场具有多个特征和匹配可操作性较强的特点,文中提出了一种多地球物理特征匹配的自主导航方法,研究了导航方法的实现方式和对应的匹配算法。导航方法通过同步测量航迹上的地磁场的多个特征和重力梯度,采用固定点数的滑动窗口构造测量序列后与基准图匹配,最后对匹配结果做融合,得到实时位置信息。匹配算法设计了基于"初始位置+初速度+加速度"实值编码的遗传算法作为搜索策略,采用平均平方差准则(MSD)作为每个特征的匹配相似性度量,并使用加权最大值原则融合所有特征的相似性度量。最后由仿真算例验证了方法的可行性,表明了导航方法具有良好的匹配精度,可用于低空、低速运动载体的导航。     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

基于广义Beta函数的图像自适应增强方法*

针对传统Beta函数的图像增强方法应用于较暗区域、较亮区域,以及两端区域拉伸与中间压缩图像增强中的不足,引入增强算子和新的形状控制参数,提出了新的直方图变换函数,即广义Beta函数.在此基础上,给出了广义Beta函数增强算子选择机制,并建立了新形状控制参数的自适应选取模型.实验结果表明,提出的基于广义Beta函数的图像增强方法不仅增强了图像的对比度,而且保留了较多的图像细节信息,增强结果明显优于传统Beta函数.     

PSO-CMAC网络在温室数据融合中的应用

温室易受各种环境因素影响,从而可能导致在室内不同点的温度、湿度、光照度值不均匀,为了获得温度的准确值,将PSO算法的全局优化能力和CMAC网络局部逼近、学习速度快的能力相结合,优化CMAC网络的权值,提出了一种基于PSO的CMAC网络数据融合算法,使得最终得到的数据更加准确、有效,为温室管理提供了精确的信息。仿真结果表明,采用该方法提高了温室各监测量采集的准确性、有效地避免了由于传感器失效引起的误差,能够获得温室准确有效的信息,提高温室控制的有效性与准确性。     

一种基于Voronoi图求解车辆路径问题的混合启发式算法

针对由多个配送中心和多个客户点组成的物流网络中的车辆路径问题,提出了一种基于“集群第一,路线第二”的路径优化策略,即首先使用Voronoi分割对配送区域进行划分,然后引入综合插入算法和变邻域搜索算法的混合启发式算法求解配送区域内车辆路径问题。通过算例和应用系统的分析与验证表明,该混合算法既能获取质量较优解,同时也具有较好的实时性,能较好地满足实际应用需求。