基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子（PM）算法完成二维波达方向（DOA）估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。     

基于蚁群优化算法的多级应急响应下灾后应急资源空间优化配置

灾后多地提出资源需求,在资源有限的情况下为了优先满足重灾区、最大程度覆盖并满足灾区的资源需求,提出了多级应急响应等级,对灾区资源的需求响应进行分级。建立了具有7个优化目标的应急资源空间优化配置数学模型,在模型中考虑了选址点的交通便利度和稳定度,提升了模型的实用性。模型将选址与资源配置进行了统一考虑,并提出了保守型和乐观型资源配置策略,解决了资源充足与受限情况下的优化配置问题。基于Pareto设计的信息素更新规则能够最大程度地减少对多目标优化问题先验知识的依赖,精英档案的引入增强了算法的探索性,加快了全局非劣解搜索速度。算例分析表明,本算法能够很好地处理大型复杂网络。     

基于贪婪算法的多星多站数据接收规划

卫星围绕地球运行,若在一个时间段内,多颗卫星经过多个地面站形成数据接收冲突时,如何安排卫星下传数据和地面站接收数据的时间,这就是多星多站数据接收规划问题。本文首先将该问题归结为针对矩阵的一种变换,然后以数据传输总时长最大为目标建立了模型,接着给出了最优解的性质并做了证明,最后用贪婪算法进行了求解和分析。利用STK仿真多星过站情况,计算结果表明贪婪算法求解结果达到理论最优值上限的90%以上,故该模型和算法效果良好。     

智能天线提高IS-95系统抗多址干扰性能研究

研究了运用迭代最小二乘(RLS)算法的智能天线系统提高IS-95系统抗多址干扰性能的方法。通过正交的本振信号实现了接收信号的复信号提取，运用RLS解扩频重扩频多目标阵列(DRMTA)的方法，结合IS-95系统本身所具有的分集接收的特点，成功实现了IS-95系统的多径、多空间信号接收。     

基于Backbone的空间收缩与划分算法

搜索空间的规模和复杂程度是决定问题求解难度的重要因素,而解空间的信息往往可以引导搜索找到最优解。在已知JSP空间结构的基础上,提出一种空间收缩与划分算法。算法利用搜索算法获得的较优解,结合组合优化问题解的backbone的概念,将搜索空间收缩并划分为一个或多个优解域,在优解域内再进行小规模问题的优化。该算法不必在求解前或求解过程中进行大量的统计分析工作,可以利用求解信息对解空间的地形进行估计,提高求解速度和解的质量。实验结果也证明了算法的有效性。     

基于惯导系统的多接收子阵SAS运动补偿

建立了利用惯导系统解算运动误差的通用模型,提出了在非停走停模式下的多接收子阵合成孔径声呐逐点运动补偿算法,解决了惯导系统数据与SAS数据融合问题.通过仿真分析了进动误差、侧摆与升沉误差和角度误差三类运动误差对成像质量的影响.对海试试验数据的成像处理表明:采用本文算法可有效改善成像质量,从而验证了提出的运动误差解算方法与运动补偿算法的有效性.     

基于矩形宏模块的片上系统布图规划算法

布图规划和布局是集成电路片上系统物理设计的基本问题之一。总结了作者提出的几个新的布图规划和布局优化算法及其特点。基于随机优化算法 ,提出了角模块序列表示方法和基于这一表示方法的包含各种布图约束的布图规划和布局算法。提出的基于约束图的布图规划表示 ,为研究序列队 (SP)、变形网格 (BSG)、有序树 (O- tree)等表示之间的关系奠定了理论基础。基于“最小自由度优先原则”,提出了迄今最快的确定性布图规划与布局算法。提出了基于解空间平滑的布图规划和布局算法。该算法与基于模拟退火的算法相比性能更加健壮稳定。在解空间平滑中首次考虑了局部平滑效应 ,这是对解空间平滑方法从原理上的重要改进     

基于四阶累积量的MIMO雷达空间平滑角度估计算法

针对MIMO雷达系统的多目标DOA估计问题,本文提出了一种基于四阶累积量的双向空间平滑算法。当目标数多于发射阵元数,接收信号发生相干现象使普通子空间类算法可估计DOA数受到限制。本文提出的算法通过对接收信号构造四阶累积量矩阵,并对构造的矩阵做子阵空间平滑处理,在接收阵元足够多的情况下,可估计比发射阵元数更多的目标,并且在高斯白噪声下和高斯色噪声背景下均具有有良好的DOA估计性能。     

求解多目标优化问题的分布估计算法

通过对多目标优化方法研究现状的分析,针对多目标优化问题的特点提出一种基于联合正态分布的求解多目标优化问题的分布估计算法。该算法将不同目标函数的自变量作为不同的随机变量,用联合正态分布对扩充的解空间进行估计,并用投影的方式将采样点映射到解空间中。仿真结果表明了该算法的有效性。     

双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.