用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

泛形裂面构造及其复杂度

基于真实材料物理性质的非均匀特征,提出了一个简单的统计泛形裂纹扩展模型,用以描述脆性材料中泛形裂纹（或断裂面）构形,并采用计盒维数方法确定其复杂度.其中,假设裂纹沿最小能量耗散（依次按最小强度、最短路径、最小偏折角判定）方向扩展,且材料性质服从Weibull分布.计算得到的泛形裂纹构形的复杂度结果与实验结果吻合较好.进一步分析表明,泛形裂纹构形的复杂度可由材料性质的Weibull分布参数确定,而与泛形裂纹构形的随机性或涨落无关.     

改进的低复杂度BP译码算法

基于对数似然比的BP译码算法与标准BP译码算法相比,降低了一定的运算量,但仍具有较高的计算复杂度,硬件实现时需要消耗较高的资源。针对此问题,提出了一种变量节点动态更新选择的对数似然比BP译码算法,根据每一次迭代后变量节点外信息的收敛情况及校验方程的满足情况,动态地选择置信度最低的部分节点参与更新,其他置信度较高的节点则不进行更新。仿真结果显示,该算法译码性能与对数似然比BP译码算法相比,在0.5码率,10-4误码率时,1 024码长有0.1dB的性能损失,2 048码长性能损失仅有0.07dB,但从第4次迭代开始归一化运算量至少降低了50%。     

希尔排序最佳增量序列研究

通过研究希尔排序算法的机制，以不同增量序列对一些规模较大的待排序列进行试验，分析其时间复杂度与增量序列的关系，探索具有最优渐近时间复杂度时的增量序列及其选择方法。     

各种排序算法小议

排序算法是一种基本并且常用的算法.本文主要是按照算法的复杂度,从简单到复杂来分析算法,对算法进行分类,并介绍在不同条件下算法的使用与选择.     

振动外分类算法研究

给出了一种新的外分类算法:振动外分类.它不必预先产生初始归并段,即可得到预期的效果,在特定的数据和硬件配置下,性能上超过了二路平衡归并法和二路多步归并法.详细分析了其系统开销,给出了算法正确性证明,用C语言在PC586及以上机得以实现.     

浅谈基于浸润原理的事务安排算法

针对单个安排事务避免冲突的传统方法 ,提出一种基于浸润原理的事物安排算法。该算法采用漫布式将各个事务分摊到各个位置 ,根据条件计算权值 ,并有意造成冲突 ,从而发现冲突位置 ,最后从最不可能冲突的位置入手 ,逐步完成安排过程。该方法事务安排的复杂度为 O(n2× k× x) ,大大减少事务安排所需的时间 .     

具有可变时间的并行排序问题

设有p台处理机要加工n项任务，当每项任务t在时刻i和处理机j上被开始执行时，都有一个不可间断的加工时间l(t，i，j)∈{k1，k2}，我们的目标是要找一个可行方案σ，使得总的完工时间最短．该问题是NP-完备的，本文给出该问题的一个近似算法。     

一个快速的二进制多重精度gcd算法

求两个整数的最大公因子（gcd)的经典的Euclid算法时间复杂度为O（ln^3n)，不适宜于多重精度运算。论文证明了gcd的相关性质，提出了一个基于二进制的、适用于多重精度运算的改进算法，其时间复杂度为O（ln^2n)。     

利用UML度量软件复杂度

本文主要研究了如何通过应用可视化的建模技术——UML(UnifiedModelingLanguage),进行软件复杂度的度量,从而使软件复杂度的度量与一种可视化的建模技术相结合,是对软件复杂度度量的一种发展。