用于多目标数据关联的群智能混合算法

为快速实现多目标数据的关联,将蚁群优化(AGO)算法和粒子群优化(PSO)算法相结合,提出了一种群智能混合算法.以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型.利用交叉变异的PSO算法求解出该优化组合模型的次优解,再将该次优解作为蚁群位置和信息素初始化的依据,利用ACO算法对目标函数的解进行细搜索以求得更优解.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高关联准确性和收敛速度.     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。