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在ISAR系统中,通常假设不发生越距离单元走动,并应用距离多普勒(RD)算法获得目标的ISAR像。但是当雷达具有较高的分辨率,目标的尺寸较大,或目标在成像相关时间内转过了较大的角度时,散射点的越距离单元走动难以避免。为校正越距离单元走动,提出了一种近似极坐标算法。该算法将相关时间内的雷达回波数据近似为波数域梯形区域上一系列的采样点,并插值得到波数域矩形区域上的采样点,最后通过傅里叶变换得到目标的ISAR像。在目标均匀转动的假设下,该极坐标算法通过近似,不再要求已知目标的转角信息,并且能够较好地校正散射点的越距离单元走动。最后的仿真结果证实了算法的有效性。 相似文献
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本文利用人工神经网络原理及平均场近似动态分析方法探索了在网络总体费用最小准则下 生成城市电话通信网中继网路结构的算法。给出了适合于中继网路生成问题求解的神经网络结构,推导了网络运行方程并给出了相应的模拟结果。 相似文献
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《系统工程与电子技术》2005,27(2):260-261
针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法.该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解.给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析.最后通过数值实例表明了该算法的有效性. 相似文献
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针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法。该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解。给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析。最后通过数值实例表明了该算法的有效性。 相似文献
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密度进化方法是分析现代高效纠错编译码渐近性能的新方法.在简要阐述低密度奇偶校验码(LDPC码)及其和积算法的基础上,较系统地论述了密度进化方法的基本原理.该方法在不同信道下有不同的简化形式.针对规则LDPC码详细给出了在AWGN信道下确定其门限值的高斯近似及删除信道近似方法.该方法可操作性强,能在未进行误比特率(BER)仿真的情况下分析码字性能,对高效纠错编译码的优化设计具有重要的指导作用. 相似文献
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正态应力强度结构可靠性的精确限 总被引:1,自引:0,他引:1
叶喜涛 《系统工程与电子技术》1997,(9)
对正态强度、应力,在参数均未知但都取得完全样本的情况下,本文在给出其结构可靠性的精确限的基础上,对几种近似限的误差做了比较。所有这些结果可方便地应用于对数正态应力、强度的情况。 相似文献
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针对攻击代价相等时的有限资源网络毁伤问题,给出了网络毁伤最大化的定义。为了改进近似求解算法求解毁伤最大化问题时复杂度较高的缺陷,提出了基于拓扑势和CELF(cost-effective lazy-forward)的TPCELF(algorithm based on topology potential and CELF)算法。利用无标度网络和实测网络进行实验,结果表明,TPCELF算法在计算速度上有较大的提升,网络平均毁伤效果接近于近似求解算法;且优于采用常见重要性度量指标排序算法得到的平均毁伤效果。所提方法可从网络毁伤的角度为复杂网络关键节点挖掘提供参考。 相似文献
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分数阶动态系统的数值算法 总被引:5,自引:2,他引:5
给出了求解分数阶动态系统的一个非常有效的数值方法。本方法不但公式简单易编程,而且具有计算精度高、运算速度快等优点。本方法的思想是依据在实际应用中,通常要求给定函数有足够的连续性和光滑性,这就使得它们的Riemann-Liouville和Gruenwald—Letnicov分数导数完全等价。这样在分数阶动态系统中,可以利用Gruenwald—Letnicov分数导数的1阶或高阶近似表达式来近似表示Riemann-Liouville分数导数。最后给出一个仿真实例,说明所给方法的有效性。 相似文献
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符勇 《系统工程与电子技术》2000,22(3):52-54
以自适应回波对消为对象 ,讨论了两种自适应符号算法的梯度估计平滑方法。从理论上对其中一种平滑方案导出的自适应算法的性能进行了详尽的分析。在输入为联合高斯的情况下 ,给出了权值一阶矩和二阶矩的收敛特性公式。结果表明 ,与符号算法相比 ,平滑算法的收敛速度与符号算法基本一致 ,但稳态误差更小 ,自适应步长的取值范围更大。 相似文献
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云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关 系到云平台的整体性能和系统的资源利用率. 在对经典的Min-Min调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进. 提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法. 仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务的多样性和不确定性的要求,可以较大地改善数据中心的负载均衡,提高集群的吞吐率. 相似文献
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针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。 相似文献
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Gao Ying & Xie Shengli. Department of Electronic Communication Engineering South China University of Technology Guangzhou P. R. China . Department of Computer Science Technology Guangzhou University Guangzhou P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2005,16(2)
1.INTRODUCTION Adaptiveechocancellersarewidelyemployedintele conferencingsystemsinordertocompensateforthe impairmentinthequalityduotoundesiredechoesre sultingfromcouplingbetweenloudspeakerandmicro phone.Inastereophonicenvironment,thefunda mentalproblemofechocancellationisthatgiventhe inputtotheloudspeakersandtheoutputofthemicro phonesinthereceivingroom,theechopathcannot bedetermineduniquely[3,8,9].Theproblemisdueto thecorrelationbetweenthestereosignals.Asare sult,anyadaptivetechniqueusedi… 相似文献
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作为一种梯度自适应波束形成算法,LMS算法因简单有效而得到广泛的应用.但是在存在偏差的情况下,LMS算法的性能较差.针对上述问题,考虑信号方向向量的偏差对LMS算法性能的影响,提出了一种基于对角载入的鲁棒约束LMS算法,并对算法的对角载入因子和收敛性能进行了分析,给出了保证算法收敛的步长取值范围.该算法利用对角载入的特性,可有效的抑制各种偏差所带来的影响,收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验表明,与传统约束LMS算法相比,基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法具有很好的性能. 相似文献
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针对权衰减递推最小二乘算法(trueweightdecayRLS,TWDRLS)每迭代一步计算复杂度和存储要求很大,基于局部线性最小二乘算法(locallinearizedleastsquaresalgorithm,LLLS)与正则化因子,给出了多层前向神经网络带正则化因子的LLLS算法,大大减小了TWDRLS算法每迭代一步计算的复杂度和存储量。实验表明,改进的算法提高了原LLLS算法的鲁棒性和泛化能力,其性能接近TWDRLS算法。 相似文献
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自适应加噪反向传播算法研究 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种对三层前向感知器的权重修正值注入自适应噪声的方法。在误差反向传播训练过程中 ,感知器权重的噪声幅度随权梯度值下降而趋近于零。不论是仅采用权重加噪的方法还是同时进行训练集输入端及权重加噪的方法 ,都能显著提高神经网络的泛化能力 ,并以异或问题的仿真实验验证了上述结论 相似文献