用于非直接对抗性体育比赛的编排算法

本文以非直接对抗性体育比赛的“最佳编排法”为基础,针对“最佳编排法”中没有考虑到的缺项现象设计了一种编排算法。该算法以偶图匹配、回溯技术为数学工具。     

基于自适应阵列理论的波瓣置零综合

本文给出了一种基于Gram-Schmidt正交化方法的自适应波瓣置零综合的新算法,此算法采用的是单元零点向量法,它不仅保持了已有算法在波瓣置零综合中的全部优点,而且在对付宽频带干扰及设置较宽的零点凹口时,阵列副瓣电平上升不大。与通常的算法相比,在设置相同的零点凹口情况下,副瓣电平下降了3～5dB。作为应用举例,本文同时给出了新算法与现已报导的RAMONA波瓣置零综合算法的计算机仿真的数值比较结果。     

人工神经网络的一种改进的B-P学习算法及其应用

本文首先简要地介绍了人工神经网络(以下简称神经网络)的B—P学习算法,继而分析了B—P算法收敛速度慢的内在原因,讨论一些加速B—P算法收敛的措施,提出了一种改进的B—P学习算法(MB—P)。将这种算法应用于两类含噪飞机图象目标识别系统,并进行了仿真实验。实验结果表明,MB—P学习算法的收敛速度比B—P算法的收敛速度快许多,而且分别用这两种学习算法训练的神经网络对目标具有大致相同的识别率。     

一种光线跟踪的加速算法

本文提出了一种光线跟踪的加速算法,该算法对整体光照模型的镜面反射项进行了改进,提出了层次包围体与均匀空间划分相结合的方法,采用了一种快速方盒查找方法,消除了光线与占据多个方盒的物体多次求交。提高了光线跟踪速度。     

管道工具喷粉线生产调度建模与算法

针对不同品种、不同材质和不同颜色管道工具喷粉生产调度问题, 以生产成本最小化为优化目标, 研究其优化调度方法. 首先, 建立这个问题的混合整数非线性规划模型(MINLP); 其次, 针对该问题设计出相应的贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)和遗传算法(GA); 在此基础上, 提出两种算法相集成的GRASP+GA算法. 应用生产实例数据分析比较了这三种算法, 验证了GRASP+GA 算法的优越性.     

基于微机扬声器的语音合成系统

本文介绍一种直接使用微机上的扬声器而不需任何D/A转换器的汉语语音合成系统。该系统采用波形编辑合成方式,在普通的微机上无需添加或改动任何硬件即可合成出可懂度和清晰度都较好的汉语语音。     

投影神经网络及其应用

本文提出了一种投影神经网络以实现模式矢量向某一空间的投影,文中详细讨论了网络的结构,并提出了一种调整联接权的格形学习算法。本文将投影神经网络应用于飞机目标冲激响应波形的识别问题,得到了良好的效果,研究结果表明这种投影神经网络具有投影精度高、实时性好的优点。     

行为综合功能流水线中的资源约束LB-ACO算法

针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO).该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn²)的前提下,可获得近似最优的流水线调度结果.通过确定蚁群算法的局部试探因子和全局试探因子的计算方法,描述了该算法的实现步骤.通过仿真实验证明了该算法的流水线调度性能.     

一种灵巧同构系统的任务静态调度算法

针对高性能的灵巧同构系统计算环境特点,提出了一种多处理机的任务静态调度算法。该算法结合遗传算法和启发式列表调度算法,具有较短的调度时间;算法考察了多处理机调度中的任务间前趋关系、通信关系以及任务存储量要求,具有实用意义。仿真结果表明,与标准算法和CP/MISF(critical path/most immediate successors first)算法比较,所提出的算法能够得到较优的调度结果。     

类比学习及其在软件生成中的应用

类比是一种运用已有经验求解问题的有力方法,类比在问题求解过程中学习知识,积累经验。本文论述将类比学习用于问题求解的基本观点和方法,并根据软件开发这个复杂问题求解的特点,针对目前软件生成中存在的问题,提出了软件生成的启动式类比模型,为改善现有的开发方法与生成技术,提高开发效率提供了一条新的途径。     

空间滤波在雷达中的应用

本文讨论了空间滤波在雷达中的应用。应用空间滤波理论设计雷达,能使雷达具有自适应波束捷变能力和高的分辨率.在讨论问题的过程中,强调了天线方向图、加权系数和空间谱等物理概念的重要性。     

SIAR在强干扰背景下目标的检测与跟踪(一)

本文首先讨论稀布阵综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）的抗干扰性能，表明该雷达在抗干扰方面手段丰富，抗干扰能力强。然后介绍自适应置零处理在ＳＩＡＲ中的应用。计算机模拟结果表明：ＳＩＡＲ可以在强干扰背景下对目标进行有效的检测。     

雷达目标回波数据采集系统的设计与实现

本文介绍了一种雷达目标回波高速自适应多通道数据采集系统的设计思想与系统结构。该系统采用双频采集方案，用固定的低采样率发现目标，用可变的高采样率详细记录目标回波。对雷达目标的检测与跟踪进行方位／距离双波门控制。该系统与主控微机配合可自动检测跟踪雷达天线扫描区域内的多个目标，高效地录取雷达目标回波。     

Signal decomposition of HF radar maneuvering targets by using S~2-method with clutter rejection

Multiple maneuvering targets signal processing in high frequency radar is challenging due to the following difficulties:the interference between signals is severe because of significant spread of the target Doppler spectrum,the low signal to clutter ratio (SCR) environment degrades the performance of signal processing algorithms.This paper addresses this challenging problem by using an S 2-method and an adaptive clutter rejection scheme.The proposed S 2-method improves the S-method by eliminating interference between signals,and thus it enables multi-target signals to be reconstructed individually.The proposed adaptive clutter rejection scheme is based on an adaptive notch filter,which is designed according to the envelop of the clutter spectrum.Experiments with simulated targets added into radar sea clutter echo and real air target data illustrate the effectiveness of the proposed method.     

时—频信号分析与雷达的多目标分辨

对于编队飞行的目标，由于它们之间的间距很小，常规雷达无法直接从距离和方位上区别目标。但利用目标回波多普勒频率的差别是有可能分辨目标的，这—般需要较长的相关处理时间。在这期间，目标本身的多普勒频率又是变化着的。本文分析了编队飞行目标多普勒频率的变化规律，指出多普勒回波信号的变化可以用线性调频（ＬＦＭ）信号模型来表示。本文提出了用时－频分析的方法来分辨编队目标，并用短时付氏变换（ＳＴＦＴ），Ｗｉｇｎｅｒ分布（ＷＤ）以及我们提出的自适应谱图（ＡＤＳＰ）方法对实测的雷达数据进行了分析。实验结果表明，自适应谱图具有与Ｗｉｇｎｅｒ分布相近的自分量信号分辨能力而没有其交叉项。它在噪声背景下的分辨性能大大优于Ｗｉｇｎｅｒ分布和短时付氏变换，因而是一种有效的多目标分辨方法。     

多处理器自适应干扰抑制系统

本文描述了一个采用多处理器的自适应干扰抑制系统，讨论了系统的拓扑结构、组成框图及测试环境、自适应处理算法，给出了用于雷达数字波束形成系统自适应干扰抑制的实验结果。     

基于贝叶斯估计的高精度ISAR成像

基于贝叶斯估计原理,提出了一种贝叶斯逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像算法。基于最大后验概率准则建立ISAR成像模型,利用回波数据进行统计参数估计,以实现ISAR成像的自适应表征,从而提高ISAR成像的精度。特别是运动误差相位估计和ISAR图像的重构通过求解最优化问题实现,而未考虑误差相位的具体形式,具有较高的鲁棒性。此外,本文方法在低信噪比 (signal-to-noise ratio, SNR)条件下,可以取得良好的聚焦效果,具有较好的噪声抑制能力。最后,贝叶斯估计问题转换为最优化问题进行求解,利用快速傅里叶变换及其逆变换（fast Fourier transform/inversed fast Fourier transform, FFT/IFFT）和矩阵对应点乘（Hadamard乘积）操作,有效提高该算法的效率。基于实测数据的实验验证了本文算法的有效性。     

甚长基线的双基地机载雷达杂波建模与分析

甚长基线双基地机载雷达是一种新的雷达配置模式,与普通的机载双基地雷达相比,它具有检测范围大、工作模式多等特点。在这种双基地雷达配置模式下,地面杂波呈现何种分布以及对空时自适应处理杂波抑制性能的影响有待研究。对甚长基线机载双基雷达的地杂波分布进行了研究,建立了杂波分布的一般模型,给出了杂波分布的具体表达式,分析了杂波分布与系统配置和检测距离之间的关系以及对空时自适应处理的影响。最后通过计算机仿真,验证了本文分析的正确性。     

基于波形特征的外辐射源雷达杂波抑制算法

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)波形外辐射源雷达系统中,相对于直达波和多径回波,目标回波的功率要微弱许多,因此多径杂波抑制是此雷达信号处理的一项关键技术。许多时域自适应滤波算法被用来抑制直达波和多径回波,但往往存在滤波器阶数过多,或计算负担过高的问题。基于OFDM波形的多载波调制特性,提出了分载波自适应滤波算法,相比于常规时域自适应滤波算法,能够有效降低滤波器阶数和计算复杂度,简单且高效。以基于OFDM调制原理的数字调幅广播外辐射源雷达为例,详细介绍了分载波递归最小二乘和分载波归一化最小均方算法的自适应滤波原理和过程,并基于仿真和实测数据分析比较了常规时域自适应滤波算法和分载波自适应滤波算法的性能差异。     

认知雷达中基于Q学习的自适应波形选择算法

自适应波形选择器是认知雷达中智能发射器的重要组成部分。有效的波形选择能够在不同的环境下选择发射最优的波形序列,从而以更高的精度追踪目标。针对雷达目标转移概率未知这一特点,把自适应波形选择问题建模为随机动态规划模型,提出应用Q学习的方法来解决这个问题。仿真结果说明,该算法接近于最优波形选择方案,并且状态估计的不确定性低于固定波形。