一种基于二分图匹配模型的多播寻呼机制

针对多播业务中,无线网络如何在带宽和时延受限的情况下,实现对于多个处于空闲状态的移动用户的跟踪定位问题,提出了一种有效的基于二分图匹配模型的多播寻呼机制.其主要思想是首先通过利用信息论中熵的概念对移动用户的位置不确定性进行分析,为了减少位置更新开销,采用LZ78压缩算法实现位置更新和位置概率预测.然后多播寻呼系统为减少寻呼开销和时延,在每个寻呼周期内为所有移动用户分配的寻呼小区驻留概率之和最大,且满足带宽限制和用户公平性.针对该目标,基于二分图匹配的多播寻呼算法BMPS构建二分图模型,将位置概率转化为权值,通过动态修改权值,获取二分图最大权完美匹配,实现用户与寻呼小区之间的最优分配方案.仿真实验结果表明,基于二分图匹配的多播寻呼算法能够有效实现寻呼开销和时延的总体性能优化,且减少了用户冲突对寻呼性能影响.     

大型特装车辆地形匹配算法研究

针对导弹武器系统大型特装车辆实体模型在虚拟环境中的运动问题,提出了8点地形匹配算法.详细论述了算法的思想和实现过程,利用垂直射线法确定匹配点在地形上的投影点,提出了匹配矩形的概念,简化了计算过程.并针对虚拟场景中车辆转弯失真的问题提出了车辆转弯算法,分析了算法的原理并给出了实现的步骤.最后,利用仿真实验对两种算法的有效性进行了检验.     

基于HLA/RTI的分布式交互仿真中数据分发管理的研究

在基于HLA/RTI的分布式交互仿真系统中,一个关键的研究问题就是如何建立仿真成员间有效的信息交互和传递机制以满足系统的可扩缩性要求。本文首先讨论了RTI1.3中的两种基本数据过滤机制,在对基于网格法的数据过滤机制深入研究的基础上,提出了一种新的数据分发策略:首先利用网格法进行区域匹配计算,然后基于公布方动态地分配组播地址。仿真结果表明,本文所提出的方法能有效地降低区域匹配的复杂度和充分利用组播地址资源。     

基于最小生成树的LAPLACE谱图像匹配算法

提出了一种基于最小生成树的Laplace谱图像匹配算法.首先分别对两幅待匹配图像的特征点集构造完全图,其次寻找最小生成树,然后通过各自的最小生成树构造Laplace矩阵,接下来进行分解并利用分解结果构造匹配矩阵,最后通过匹配矩阵实现两幅图像匹配.实验验证了该算法能够降低匹配的时间复杂度和获得较高的匹配精度.     

一种基于匹配滤波的空时分组码译码方法

空时分组码译码采用直接法构造判决统计量。两副发射天线、一副接收天线的空时分组码系统的判决统计量还有另外一种构造方法——匹配滤波法。将匹配滤波法进一步推广到多维空时分组码系统,给出了匹配滤波器的构造方法,并在SPW平台上对这种方法进行了仿真。分析和仿真结果表明:提出的增强匹配滤波法易于实现,适用于多维空时分组码系统,其误码性能与直接法相同。     

识别非线性目标的谐波匹配法

本文运用非线性系统的Volterra理论来研究雷达非线性目标的识别问题,提出了一种新的识别非线性目标的多频谐波匹配法。文中在分析了非线性散射的机理之后,提出了一种结构化逼近散射模型,并以模型中前置系统的本征系数为非线性目标的分类特征,还研究了自动识别过程的数据拟合匹配法。最后利用描述非线性结的唯像模型,对本文的方法作了“半实物”仿真试验研究,具体建立了四种半实物非线性目标的本征系数特征库,并针对贴近度匹配法对识别过程进行仿真试验,结果表明,这种新的识别方法具有良好的工作性能和极强的抗杂波干扰的能力。     

基于空间填充曲线的数据分发区域匹配

提出基于空间填充曲线的HLADDM区域匹配方法，将多维雏复杂路径空间中的区域线性化为字符串并建立空间区域索引树，区域匹配问题转换为索引的快速查询。这种方法在保证匹配精度前提下，在仿真推进全过程实现区域的快速匹配，并能在整个路径空间范围内实现组播资源动态分配，确保仿真成员间实时数据交互。实验结果表明基于索引树的线性化区域匹配方法能有效地保证数据分发管理服务功能的实现。     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

一种地磁匹配制导基准图制备方法及其有效性评价

针对地磁匹配制导基准图制备的需求,采用Surfer8.0软件提供的12种插值算法对选定区域离散总磁场强度测量值进行了网格化处理,生成所需的地磁基准图;提出了适用于地磁匹配制导的数据网格化有效性评价标准,并依据所提出的评价标准对使用12种方法所生成的地磁基准图进行了评价.结论表明:在选定区域,克里格法和径向基函数法生成网格化数据指标较好,这两种方法可以生成精度较高的网格化数据.     

区间数排序方法评述

从确定性角度和基于度的角度两方面分析评述了目前已有的具有代表性的区间数排序方法.分析了任意两个区间数在数轴上可能的位置关系.探讨了确定性排序法的适用性以及层次关系,提出选择确定性排序方法的方案,指出确定性排序法的优缺点;分析了基于度的排序法的特点及其存在的问题.综合区间数排序的确定性法和基于度的方法的优缺点,提出了在形式上直观表达数据均匀性和分散性的区间数排序的可能度公式.分析了引入建立在区间数比较关系划分基础上的排序方法的必要性.     

基于前缀匹配的二进制搜索算法及仿真

针对射频识别系统(Radio Frequency Identification-RFID)中目标搜索算法直接影响标签功耗和搜索速度的特点,研究如何通过减少标签的平均响应次数,降低标签功耗.提出基于前缀匹配的二进制搜索(PMBS:Prefixes Matching Binary Searching)算法:由于标签ID由几个不同含义区间段组成,在识别标签ID中的前缀时,当前缀匹配数小于一定阈值时将忽略前缀中的剩余碰撞位,直接尝试以匹配前缀进行搜索,从而达到减少标签响应次数和总搜索次数的目的.仿真实验证明,当标签数从5至100变化时,标签平均响应次数平均降低25.3%,总搜索次数平均降低7.1%.     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

DEDS有限扰动分析效率

离散事件动态系统（ＤＥＤＳ）有限扰动分析（ＦＰＡ）通过状态匹配和事件匹配对样本轨迹进行“剪切和粘接”，构造依概率等价的扰动样本轨迹，扩展了无穷小扰动分析ＩＰＡ的应用领域。简单实例的分析和实验结果表明：事件匹配比状态匹配具有更高的效率.     

基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

一种实用的景象匹配仿真方法

设计了一种实用的景象匹配仿真方法。用该方法对匹配算法进行性能评估，可提高所获取的算法性能参数的可信度。基于对特定匹配算法的性能参数进行分析，提出了一种面向景象匹配制导的基准图可匹配性检测方法，为匹配区基准图的选定提供了新的度量参数。仿真比较实验结果验证了本文仿真方法的实用性、有效性。     

遗传BP网络转速辨识器的设计及在DTC中的应用

为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将遗传算法和BP算法结合,采用混合编码的遗传算法优化神经网络的结构及网络初始权值,再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINk实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。     

基于模糊集的神经网络景象匹配算法

将神经网络思想引入到景象匹配,提出了基于模糊集的神经网络景象匹配算法。该算法将图像模糊集作为特征空间,尝试了在模糊域中采用神经网络学习算法进行精确寻优。实验结果表明,设计的算法不但较好的满足了景象匹配系统对算法的性能要求,而且比传统算法具有更高的抗干扰能力。     

遗传算法求解旅行推销员问题时算子的设计与选择

主要讨论了在用遗传算法求解ＴＳＰ时,在算子的设计和选择方面应该注意的一些问题,并且给出了一些算子的分析和设计实例。     

结合惯性导航特性的快速景象匹配算法

针对景象匹配/惯性组合导航对图像匹配算法实时性、鲁棒性、精确性的要求,结合惯性导航的工作特点,深入分析快速鲁棒特征(speeded up robust feature, SURF)算法主要技术特征,研究了其影响导航性能的主要因素。结合惯性器件的误差特性,提出针对导航应用的SURF改进方法,较好地增强了算法的实时性、稳定性、可控性。在图像匹配基础上,构建适应景象匹配算法的空间变换模型,从而在理论上检测图像匹配的正确性并求解导航参数。研究结果表明,基于SURF研究的景象匹配算法具备亚像素级精度、毫秒级实时性和优越的抗形变能力。