求解混合整数规划的嵌入正交杂交的差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题中同时含有0-1整数变量和连续变量,采用0-1二进制编码和实数编码的混合编码方案,将布尔逻辑运算中的异或(exclusive or, XOR)算子引入到差分进化的变异算子中,以处理0-1整数变量,将基于正交试验设计的正交杂交算子和差分进化的杂交算子相结合,来增强差分进化算法的系统探索能力。为了验证该算法的性能,测试了一些数值例子,并与其他算法作了比较。数值实验结果表明,提出算法具有良好的稳健性和有效性。     

基于4模数集的并行DNA算术运算

在DNA算术运算中引入4模数集剩余数制,以减少运算中的进位影响,实现并行运算,降低算法的复杂度,同时有利于简化DNA编码。首先分析剩余数制的基本原理以及计算模型,然后给出整数模表示的DNA编码方案与并行DNA算术运算的算法,最后讨论DNA剩余算术运算的算法与编码复杂度。     

n 进制编码遗传算法的收敛速度

利用一个特殊的minorization条件给出了n进制编码的经典遗传算法收敛速度的一个上界,分析了种群的规模、编码串的长度以及变异概率等变量对算法收敛速度的影响,它推广了已有的结论,并对算法的参数设计有参考价值.     

一种求解混合整数非线性规划的新算法

针对混合整数非线性规划求解难的问题,本文给出了一种新的求解策略--混合序列差异演化算法,该算法采取混合编码的形式以便处理连续变量、整数变量以及混合整数变量的优化问题.最后通过数例检验算法的优越性,仿真结果表明该算法求解效率高、收敛速度快、全局搜索能力强.     

基于GASA算法的DFCW-LFM波形设计

离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform linear frequency modulation, DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。     

一种MPSO-BP-RBF网络模型及其在石油储层预测中的应用

为适应复杂油气储集层非均匀性、非线性及不确定性的响应特征,提高储层预测精度,采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习模型.该模型中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数的个数及相关参数(中心,宽度,输出层权值)进行编码.同时,设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单.应用于储层预测实践中,相对于RBF其他学习算法,该算法隐节点少,精度高,泛化能力强.     

混合编码免疫算法在非线性系统辨识中的应用

基于免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树编码方法,提出了一种混合编码免疫辨识算法,通过对模型结构与参数分别编码及免疫操作,同时实现了非线性模型的结构与参数辨识,实现了全局寻优,辨识的模型结构简单、易于理解.仿真验证了本算法的有效性及较强的非线性逼近能力.     

基于率失真优化的嵌入式静态图像编码算法

提出了一种新的基于率失真优化的嵌入式静态图像编码算法。率失真优化是按照率失真斜率递减的顺序编码系数位,最先编码的位具有最大的率失真斜率,每编码一位都会使失真减少最大。率失真斜率的计算仅仅是利用MQ自适应算术编码器的概率状态估计表而进行的查表过程,采用率失真门限可以显著减少计算量。实验证明该算法具有更快的编码速度以及较好的压缩效果。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

利用联合特征参数的卫星单混信号调制识别

针对卫星通信中常见的单-混二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying, QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying, 8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation, 16QAM)信号调制识别问题,本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性,充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数,最终构建决策树分类器,实现了这些信号的调制识别,并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明,该算法能够实现高斯白噪声条件下的单-混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时,除混合QPSK和混合8PSK信号外,其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时,混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比,识别率更高,由此证明所提算法的有效性。     

基于时分复用技术的低功耗数据总线FV-BI自适应编码

对频率值（frequent value, FV）编码技术进行了改进,并结合总线反转（bus invert, BI）编码技术的优点提出了FV-BI自适应总线编码,利用时分复用技术解决了多套数据总线混合编码问题和需要两根额外数据线问题。基于基准测试程序、图片及音视频和随机数的测试,结果表明提出的FV BI自适应总线编码技术能降低22%~53%的开关活动,相比单独FV编码和BI编码技术开关活动降低2~4倍。利用Matlab软件和PrimePower软件,在0.18 μm工艺下针对不同互连线长度进行行为级和sign off级功耗估计,结果表明在接近10mm互连线长度下,FV-BI自适应编码技术能有效降低芯片功耗。最后完成了FV、BI和FV-BI自适应编码技术在现场可编程门阵列（field programmable gate array, FPGA）的实现,利用Xpower软件分析其功耗,并进行FPGA板级测试,结果也证明了FV-BI编码技术降低功耗的有效性。     

最优线性网络编码的分布式构造方法

针对单源组播网络,在合理的假设条件下,提出了最优线性网络编码(在吞吐率最大的前提下编码代价最小)的分布式构造方法。首先对线性网络编码的机理进行分析,得出了不同组播率下编码方案间的内在联系,导出了一个在线测试组播容量的策略;提出的方法以遗传算法为搜索引擎,结合随机线性网络编码,嵌入了在线测试组播容量的策略。通过合理地设计编码系数的生成规则和进化策略,在获得最大吞吐率前提下达到最小编码信道数的同时,构造出相应的编码方案,且编码系数保存在各节点中,从而可以采用确定性网络编码数据传输策略传输数据。仿真结果表明提出的方法是有效的。     

SAR原始数据的频域量化编码方法研究

对SAR原始数据时域中的统计特性进行分析的基础上,对原始数据在频域中的特性进行了具体分析,分析的结果认为SAR原始数据在时域和频域中的特性相一致,从而提出了频域中采用块自适应量化编码的方法,文中对该方法进行了深入讨论,同时在文中还介绍了利用该方法对SAR原始数据进行压缩处理的实验结果,由实验结果可以看出,在频域中实现SAR原始数据的压缩同样也能得到良好的效果。     

基于稀疏分解的图像压缩

图像稀疏分解是一种新的图像分解方法,可以将图像分解为很简洁的近似表达形式。在图像稀疏分解的基础上,对分解出的数据进行压缩。通过对分解结果数据分布规律进行分析,提出了量化和编码的方案,期望在低比特率情况下,得到较好的解码图像质量。实验结果表明基于稀疏分解的图像压缩方法得到的解压图像有较好的主观图像质量。     

基于LDPC的不均等错误保护H.264抗误码算法

从最新的H.264视频压缩标准出发,提出一种基于数据分类和LDPC的不均等错误保护的策略。根据H.264数据分类中信息比特重要性的不同,对其进行不均等错误保护,即对信道中优先级较高的数据,采用码率低,抗误码性能更好的LDPC编码传输,以提高传输效率。仿真结果表明,这种联合的信源信道编码算法在AWGN信道下具有比以前的一般算法(如Turbo码)更好的适应性和更强的健壮性。     

无线传感器网络中基于网络编码的数据采集算法

为保证无线传感器网络数据的可获取性,提出一种基于网络编码的数据快速采集新算法。该算法根据最大距离可分码［n,k］生成矩阵中任意k个列向量线性无关的性质,借助网络编码信息线性组合的方法,将［n,k］生成矩阵的列向量分配给传感器网络的n个节点,作为其全局编码向量。传感器节点利用其分配到的全局编码向量,对收到的包含k个数据的环境信息进行线性编码,并将得到的码字存储于传感器节点中。基站进行数据采集时,只需随机采集k个节点存储的码字,即可根据任意k个节点全局编码向量的线性无关性译出环境信息,实现无线传感器网络快速有效地数据采集。     

带有节点编码能力感知的DTN数据转发机制

网络编码方法能够有效地改善延迟容忍网络的数据传输效率,其关键问题在于合理地选择编码节点。提出了一种带有节点编码能力感知的延迟容忍网络数据转发机制。根据网络中节点运行的历史相遇信息,建立时间图模型以感知节点之间的连接态势,并根据平均相遇时间间隔、最短路径长度及可达率等3方面因素综合确定节点转发能力,进而以动态的方式选择编码节点。结果表明,所提出的策略能够有效地提高网络资源利用率,改善网络的性能。     

极化编码脉压雷达信号的相关检测

针对相参雷达体制,提出了基于极化和相位编码的雷达信号相关检测方法。它是在用二相编码完成脉冲压缩的基础上,利用极化编码实现相关检测。该方法不但提高了雷达的检测性能,而且由于采用了新型的极化编码技术,可以提高雷达的抗干扰能力。在介绍极化编码及相关检测原理的基础上,利用理想编码信号和实际数据进行了计算机仿真,仿真结果证明了此方法的有效性。     

多媒体数据压缩新技术

数据压缩技术是多媒体中的关键技术。简要介绍了若干知名度较高的多媒体数据压缩新技术:矢量量化编码、神经网络广义变换编码、结构编码、小波变换编码和基于模型的编码。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.