机载自适应阵中的多普勒—特征波束形成

在机载相控阵雷达下视情况下，多普勒展宽的时变杂波可以用自适应时空二维处理器得到最优的抑制。然而对于大型阵列的实时应用来说，这种最优时空二维处理却很难实现，这是由于它要求很高的计算量（以典型的采样协方差矩阵求逆算法￣［２］为例，其运算量大约为每次迭代Ｏ｛（ＮＭ）￣２｝，其中Ｎ为阵元数，Ｍ为时间采样数）。在本文中，首先通过杂波子空间分析证明了杂波自由度小于Ｎ＋Ｍ，而且阵列信号在经过多普勒滤波后，单个多普勒滤波器输出的杂波自由度很小，从而可以用一个仅有Ｎ＋Ｍ个自由度的低阶（部分自适应）处理器来实现准最优的杂波抑制；随后，提出了用Ｎ＋Ｍ个多普勒─特征波束（多普勒滤波器后跟空间特征波束）来近似杂波子空间的办法，并据此方法构造了一个使用这种多普勒一特征波束的广义旁瓣对消器并用它实现了准最优的杂波抑制，所需计算量仅为每次迭代Ｏ｛Ｎ＋Ｍ）Ｎ＋（Ｎ＋Ｍ）￣２｝。由于空间特征波束所具有的误差补偿能力，该处理器在实际应用中对于处理器自由度不足是不敏感的。     

基于K叉树的优先队列

本文提出一种基于Ｋ叉树的优先队列的算法，通过建立Ｋ叉树堆的数据结构，从ｎ个元素中得到ｍ个元素的优先队列，其算法的最坏时间复杂度为$Ｏ（２ｍlog_2＋ｎ)$．本算法是基于二叉树堆的优先队列算法的推广，并具有较高的运算效率．     

最短路问题的字典序多目标算法

本文研究了双目标最短路问题，给出了字典序最优解的定义，最后给出了一个时间复杂性为Ｏ（ｎ＾２）的字典序双目标算法。     

贮存多种货物的储存系统中的最优调度问题

本文研究存货控制中贮存多种货物，货物单价和仓库系统输出量随时间变化及存在“数量折扣”等情况下的存货控制问题．本文采用了一动态规划算法解决上述问题，算法的复杂性是Ｏ（ｎ２）．     

h阶关键路算法

ｈ阶关键路算法秦裕瑗（武汉钢铁学院４３００８１）ＡｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＦｉｎｄｉｎｇＣｒｉｔｉｃａｌＰａｔｈｏｆｔｈｅｋ－ｔｈＯｒｄｅｒＱｉｎＹｕｙｕａｎ（ＷｕｈａｎＩｒｏｎａｎｄＳｔｅｅｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ４３００８１）ＡｂｓｔｒａｃｔＢａ...     

储存系统中的最优调度问题

本文研究存货控制中，货物单价和仓库系统输出量随时间变化及存在“数量折扣”等情况下的存货控制问题。本文采用了一动态规划算法解决以上问题，算法的复杂性是Ｏ（ｎ＾３）。     

VLSI阵列处理器在信号处理和图象处理中的应用

现代信号处理和图象处理迫切需要高速度、高性能的计算工具。面向算法的VLSI阵列处理器的出现必将使信息处理进入新时代。本文分析了VLSI阵列处理器的算法和结构,并介绍了把算法映射为阵列结构的基本方法。     

前馈网络目的规划算法及其应用研究

提出了前馈网络目的规划算法。与通常ＢＰ算法相比,该方法进行了三个方面的改进：（１）准则函数的改进;（２）网络灵敏度的降低;（３）领域先验知识的运用。理论分析及大气中ＳＯ２浓度预测应用研究表明该方法有效地改善了前馈网络泛化性能,提高了预报精度。     

一种新的基于有序统计的恒虚警处理器

本文提出一种新的基于有序统计的恒虚警检测器。这种新的检测器是广义有序统计单元平均（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＯｒｄｅｒｅｄＳｔａｔｉｓｔｉｃＣｅｌｌＡｖｅｒａｇｉｎｇ－ＧＯＳＣＡ）恒虚警算法。对这种新的恒虚警算法在斯威林２型目标假设下，我们获得了虚警和探测概率的解析表达式。与ＯＳ－ＣＦＡＲ相比，ＧＯＳＣＡ－ＣＦＡＲ在均匀干扰背景和多目标情况下均具有最好的检测性能，并且其参考滑窗单元幅值排序时间还不到ＯＳ－ＣＦＡＲ的一半。     

面向非圆信号的四阶累积量直接定位方法

针对现有基于四阶累积量的直接定位方法阵列孔径扩展不充分以及数据冗余等问题，提出了一种针对最大非圆率信号的四阶累积量直接定位方法。基于移动阵列在多个时隙对目标观测的定位场景，该方法构造了一系列去冗余四阶累积量矩阵。结合辐射源信号的非圆特性，利用阵列接收数据和共轭数据来构成扩展数据模型，实现了阵列孔径扩展，使等效阵元数增加，从而提升定位性能，并通过重新构造快速提取无冗余数据，大大降低矩阵运算维度。由于结合了信号的四阶累积量与非圆特性，该算法适用于信源个数大于阵元数与阵列色噪声的复杂环境。理论分析与仿真结果表明，该算法具有计算量小、高估计精度以及高分辨率等优势，并在高信噪比条件下能够达到相应克拉美罗界。     

平方根椭球状态定界及其并行计算

提出了一种易于脉动阵列实现的平方根椭球状态定界算法。算法将椭球形状矩阵的平方根进行递推计算,使得计算的数值稳定性得以提高。由于平方根算法具有矩阵与矩阵以及矩阵与向量的运算形式,因而适合在并行处理器上执行。为了并行计算,给出了实现此平方根算法的脉动阵列结构。计算复杂性分析显示,若系统状态维数为n,串行计算的计算复杂度至少为O(n3),而并行计算的计算复杂度降为O(n)。仿真结果验证了本方法的有效性。     

Parallel solutions of correlation dimension calculation

1 .INTRODUCTIONIn the recent decades ,the fractals[1]has found manyi mportant applicationsinthe field of biology,geogra-phy, physics , graphics and so on. It has excellentperformance in describing the actual living phe-nomenon that is unstable ,irregular ,and complexity,such as ti mes series of chaotic signs . The calculationof correlation di mensionis a key probleminfractal di-mension[2 ,3]. The standard solution of correlation di-mension calculation requiresO( N2)ti me , whereNis numbe…     

一种改进的双基地SAR数值计算传递函数成像算法

针对收发平台等速度平行飞行双基地SAR条带工作模式,提出了一种改进的双基地SAR数值计算传递函数成像算法.算法通过数值计算得到双基地二雏传递函数,通过场景坐标系向方位-斜距平面的映射校正了原算法中存在的沿距离变化的方位位置畸变,进而采用常规单基地SAR成像处理流程实现对双基地SAR回波数据的成像处理,最后通过点目标仿真验证了算法的有效性.由于距离徙动校正不需要插值计算,因此计算效率较高,适合进行高速并行成像处理.     

Parallel Algorithm Case Study Using Virtual Machine

ＰａｒａｌｅｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｓｅＳｔｕｄｙＵｓｉｎｇＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅＺｈａｎｇＧｏｎｇｑｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ（Ｒｅｃｅｉｖｅ...     

基于权矩阵低秩逼近的MIMO OTHR多模SDC抑制算法

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。     

基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。     

一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法

针对数据挖掘中的分类问题,依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法.在这种组合分类方法中,先将概率度量水平的多重决策树并行组合,然后在组合算法中采用遗传算法优化连接权值矩阵.并且采用两组仿真数据对该方法进行测试和评估.实验结果表明,该组合分类方法比单个决策树具有更高的分类精度,并在保持分类结果良好可解释性的基础上优化了分类规则.     

一种基于模糊Petri网的并行推理方法

把模糊Petri网模型转化为矩阵形式,在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算,不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素,还进一步将变迁触发条件严格化,有效的避免了一些变迁不必要的重复触发,降低了算法复杂度。通过实例说明,此推理算法易于实现并可以提高推理效率,尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.     

直线上的双旅行售货员位置问题

旅行售货员位置问题在组合优化中是非常困难的问题之一,由于它的困难（它涉及到族行售货员问题和位置问题双重问题）这个问题一直引起人们极大关注,然而多于一人的旅行售货员问题还没有去探讨。本文提出一个复杂度为Ｏ（ｎ４）的算法解决直线上的双旅行售货员位置问题