稀疏场景下SAR方位向随机丢失数据的迭代成像算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)方位向随机丢失部分数据导致目标模糊和能量分散的问题,提出基于稀疏优化理论的重建成像方法.该方法主要针对稀疏观测场景的SAR方位向随机缺失数据的回波信号进行成像处理,利用SAR回波模拟算子,避免了二维回波信号矩阵变成向量的操作,从而减小了内存占用...     

在简单头模型上的磁感应断层成像仿真图像重建

磁感应断层成像技术(Magnetic Induction Tomography,MIT)是一种非接触、无损害的以人体电导率空间分布为成像目标的电阻抗成像技术.在有效求解MIT的正问题和逆问题的基础上实现了修正的Newton-Raphson(NR)图像重建算法.基于该算法,在一个简单头模型上进行了MIT仿真成像实验.实验结果揭示了 MIT技术在脑电阻抗成像领域的潜在优势,同时证明了理论分析的准确性,即 MIT测量值与导体的电导率和激励频率的乘积近似呈一线性关系.     

电力谐波滑窗迭代DFT检测算法的研究与仿真

有源电力滤波器的动态补偿要求能够准确、实时地检测出电网中瞬态变化的畸变电流。针对现阶段有源电力滤波器畸变电流检测方法存在工频周期时延、计算量大等不足,提出了一种基于离散傅立叶变换的滑窗迭代DFT(Discrete Fourier Transform,DFT)算法。该方法能有效地提高系统的实时性、目标跟随特性和抗干扰性,并且具有计算量小、容易工程实现的特点。利用MATLAB进行了滑窗迭代DFT仿真实验,实验结果表明该算法的有效性和正确性。     

离散事件动态系统（DEDS）仿真的最优算法研究

研究离散事件动态系统(DEDS)常用的一种方法是计算机仿真方法。由于DEDS所具有的离散性、随机性和建模非形式化等特点,很难在仿真过程中对系统参数进行自动寻优。本文试图探索解决上述问题的途径,提出了一种专门针对DEDS仿真的启发式寻优算法,这种算法属于下降算法的范围,其基本出发点是用一个由若干点组成的集合来逼近最优点。显然,这样一个集合会比单个点能够承受随机误差的影响。文章最后介绍了采用典型实例对算法进行验证的结果,可以看出是令人满意的。     

DEDS仿真模型优化算法的终止规则研究

终止规则在优化算法中起着十分重要的作用。本文首先对采用传统终止规则的优化算法在处理DEDS优化问题时遇到的问题进行分析,在此基础上针对DEDS优化问题及其算法的特点提出一个新的终止规则,文章最后通过实际例子对终止规则进行了仿真分析。     

CCD成像模型及仿真系统研究

针对光学遥感CCD(Charge-Coupled Device)的成像过程,研究CCD成像的数学建模及仿真问题.基于CCD成像原理,探讨了模型建立中的一些关键问题,并按照CCD信号处理流程设计了一套完整的CCD成像模型,采用Matlab/Simulink平台设计实现了该仿真系统.仿真验证试验表明,该系统较好的仿真了CCD成像过程,仿真结果准确度、可信度较高.     

逆合成孔径成像激光雷达系统建模及成像仿真

逆合成孔径成像激光雷达能突破传统成像激光雷达扫描体制的限制,实现对运动目标实时高分辨成像,对运动目标的探测与识别具有重要意义。分析了逆合成孔径成像激光雷达的高分辨成像原理,并综合考虑系统结构、大气衰减、背景噪声、目标散射特性等多方面因素,建立了仿真模型,对成像流程与分辨能力进行了详细分析。仿真实验证明了逆合成孔径成像激光雷达具有优于微波波段逆合成孔径雷达的成像效果以及文中建立的仿真模型的有效性。     

机载合成孔径雷达成像算法研究

首先建立了机载合成孔径雷达回波信号的理论模型,阐述了SAR成像的基本原理,分析了目标与雷达之间的相对运动对成像的影响.然后对各种机载SAR成像处理算法进行了讨论和比较,包括标准的距离-多普勒(R-D)算法、改进的R-D算法、标准Chirp-Scaling(C-S)算法、扩展C-S算法和非线性C-S算法.分析表明,C-S算法以较小的运算量取得了较好的斜视情况下的性能,已取代R-D算法成为机载SAR成像的标准算法.最后指出了机载SAR成像算法今后的发展方向.     

基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法仿真研究

对迭代无迹卡尔曼滤波算法在SLAM问题中的应用进行仿真研究。通过仿真分析发现,与一般的无迹卡尔曼滤波算法相比,迭代的算法有时无法提高SLAM的精度,继而探讨了SLAM问题中选择采用迭代算法的条件;同时针对迭代算法的观测更新阶段,用阻尼的高斯-牛顿迭代方法改进完全高斯-牛顿迭代方法,从而提出一种改进的基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法。仿真实验对提出的迭代条件进行了验证,仿真结果表明提出的SLAM算法与无迹卡尔曼滤波算法相比,可以进一步提高SLAM问题的估计精度。     

结构方程模型迭代算法研究

对结构方程模型——偏最小二乘法分析的模型结构、迭代原理进行了具体研究.首先,详细介绍了结构方程模型的结构关系组成,并针对2个结构2个潜变量的结构方程模型进行了推导,研究了相应迭代算法并开发了实现程序.最后,通过算例验证了迭代算法的有效性.     

相控阵雷达自适应调度的仿真方法研究

综合考虑时间、能量、计算机资源以及雷达硬件等约束条件,研究了自适应调度的仿真实现方法.以调度间隔为基础,运用合理优先级设定和时间窗方法达到对时间的充分利用;将其他约束条件建模为递归形式,通过对约束条件的周期性检验调整调度安排,获得满足要求的雷达事件执行序列.给出了算法具体的实现步骤,仿真结果表明该方法可以完成对各项雷达申请事件的合理调度,保证较高的成功被调度率和时间利用率.     

伪逆算法的改进及其用于相控阵激发声场的控制

相控阵作为高强度聚焦超声肿瘤治疗中备受关注的一种换能器,运用伪逆算法可使其在媒质中产生的声场进行准确的声聚焦控制。但目前伪逆算法中的位置控制函数表述过于复杂,程序编译及计算时间过长。对原伪逆算法进行了改进,并将其用于一10×10个正方形阵元的平面相控阵在多层媒质中当肿瘤位于不同深度处时激发的声场进行了仿真。结果表明:利用改进的伪逆算法可对不同深度不同尺寸的肿瘤进行准确的声聚焦控制,并使程序设计及计算时间都大为减少。该算法为高强度聚焦超声肿瘤治疗提供了理论参考。     

一种改进的紊流风模型及其仿真算法

从提高飞机飞行动力学系统仿真的逼真性出发，提出了一种新的大气紊流模型，并研究了模型的仿真实现技术。该模型是在Dryden模型的基础上改进的。通过比较．Dryden模型与Von Karman模型的功率谱，提出了改进的紊流风模型的形式，采用参数优化方法对模型参数进行优化，得到了一种更为接近Von Karman频谱的紊流风模型。在此基础上推导出该模型仿真实现的计算公式，从而形成对该模型的仿真算法。通过在频域的分析比较和时域的仿真计算验证了模型的合理性和算法的正确性。本文给出的紊流风模型及其仿真实现算法，可用于飞行模拟器的实时仿真，也能用于飞行动力学系统的非实时数字仿真计算。     

基于T-S模型的迭代学习控制算法及其在机器人点位控制中的仿真研究

考虑了一类特殊的迭代学习控制问题，即用迭代学习方法解决机器人的点位控制问题。采用T-S模型描述机器人系统，在T-S模型的基础上，运用并行分配补偿方法(PDC)确定T-S模型的迭代学习控制器结构，并给出了误差收敛条件。为避免迭代过程的初始定位操作，丈中还设计了模糊循环迭代学习律。最后以在垂直面内运动的单关节的机器人为例说明了所提出方法的有效性。     

多维数据插值算法及其仿真应用

在系统仿真中经常面对"黑箱"类型的仿真对象,其内部原理不透明但存在各种条件下的实验数据.这些数据虽然是离散和有限的,然而对其进行有效的插值计算可以获得对象在任意输入条件下的状态输出,从而建立其等效的仿真模型.研究提出了一种多维输入数据条件下的数据插值算法,并介绍了在作战仿真中装备性能仿真方面的应用.     

基于信号注入仿真的红外成像导引算法评估系统

在红外成像导引算法性能评估中,信号注入式仿真不用将真实导引头引入闭合回路。计算机成像系统模拟战场环境,产生包含目标、背景和干扰的红外图像源,通过视频输出接口注入到图像处理器,图像处理器按照成像导引头的工作方式,对目标进行捕获跟踪。以反舰导弹为仿真对象,介绍了系统的构成,阐述了以提取天水线为准则的图像分割算法和模糊综合评判目标识别算法,分析了形心和相关两种跟踪算法的适用场合和工作过程,最后给出了评估准则。     

宽带LFM信号对干涉成像的影响及补偿方法

建立了基于线性调频信号脉冲压缩技术和双天线干涉技术的距离-干涉二维雷达成像模型;在论证成像理论和成像算法的过程中,突破传统仅用单频信号进行干涉成像理论推导的方法,将线性调频信号形式引入到干涉成像的公式推导中来;发现当线性调频信号不能视为窄带信号时,采用原有干涉成像法进行干涉测量时结果存在偏差;指出了这种偏差的理论来源,给出仿真结果,提出坐标参数估计自回归算法对此偏差进行补偿,得到了令人满意的补偿精度。     

An Adaptive Simulation Algorithm Based on Fuzzy Stiffness Recognition and Its Application to Power Station Simulation

ＡｎＡｄａｐｔｉｖｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＳｔｉｆｎｅｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏＰｏｗｅｒＳｔａｔｉｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＷａｎｇＲｕｉｆａｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｅｐａ...     

一类不完全评价模型及其迭代校正算法研究

提出了一类不完全评价模型,给出了该模型常见条件下的算法该模型是具有较强主观性的信息不完全的多属性决策问题,可以利用不完全评价信息,给出评价对象横向可比的客观评价值,具有较广泛的应用领域.