多视观测下雷达转台目标成像的关键参数估计

转台目标模型是逆合成孔径雷达等高分辨率雷达成像系统的基本模型,联合利用多视角观测数据可有效提高转台目标的成像分辨率.针对目标转速、多观测视角差等先验条件未知的转台目标观测情形,文中提出一种基于距离多普勒图像域散射中心位置提取的目标转速、等效旋转中心及各次观测视角差的顺序估计方法.进而,结合卷积逆投影(CBP)算法,形成雷达转台目标高分辨率融合成像的完整方案,取得了优于单视角观测的成像分辨率.同时,分析了参数估计方法的性能及影响性能的若干因素,并通过Monte Carlo仿真验证了性能分析结果.最后,数值实验结果进一步验证了所提供参数估计方法的有效性.     

面向多区域能源互联的多智能体协同AGC策略

传统强化学习无法有效解决由于大规模新能源接入所带来的强随机扰动,以至产生AGC(automatic gen-eration control)响应速度变慢、性能变差的问题.本文以能够解决基于Q框架的强化学习算法中状态动作对的值高估问题的双层Q学习为支点,融入了一种能够在未知的搜索空间中快速搜索最优解的灰狼优化算法,提出一...     

一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法

在实际工程应用中随机变量可能会服从多峰随机分布,如火车减振器在长期使用后的阻尼特性和安全切割试件修复后的疲劳寿命等.传统的不确定性传播方法主要用于处理单峰随机分布问题,而在处理多峰随机分布问题时容易产生较大误差.本研究提出了一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法.首先,使用高斯混合模型建立多峰随机变量的概率密度函数;其次,发展了一种高效三元降维法计算响应函数的高阶统计矩,该方法可以有效提高不确定传播的计算效率;再次,使用最大熵方法来计算响应的概率密度函数并且通过基于熵值的自适应方法来确定统计矩的最优阶数;最后,使用四个算例验证了提出方法在多峰不确定性传播中的计算精度和效率.     

一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法

三重Markov随机场(TMF)模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题.为了降低模型和算法的复杂性,以满足对实测SAR图像处理的实时、稳健和高效的需求,文中提出了一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法.该算法首先针对SAR图像的乘性斑点噪声,研究了SAR图像四叉树分解的数字特征、阈值选取及分解规则,使得在图像平滑区进行粗分解,而在图像边缘区进行细分解,将图像快速映射成一种新的基于边缘信息的pixon描述,然后再将TMF算法进行扩展,导出了基于边缘信息pixon描述的TMF新的势能函数,最后完成Bayes最大后验模型(MPM)分割.测试数据和实测SAR图像的仿真实验验证了快速TMF算法的有效性.     

多天线放大转发中继系统基于MMSE的重传预编码设计

针对多天线放大转发中继系统,本文提出了一种基于MMSE的新的重传预编码方案,把重传预编码设计问题分解成两个子问题:离散的信道配对和连续的联合源、中继功率分配问题.最优的信道配对需要遍历所有信道配对方式,对于每一种配对方式,联合源、中继功率分配问题是一个多参数非凸的优化问题,本文提出了一种获得该问题最优解的算法和一种次优迭代功率分配算法,此种通过遍历信道配对获得最优重传预编码的方案计算复杂度较高.本文证明了在一跳信道信噪比趋于无穷时,最优的信道配对是使之前的子信道增益和当前另一跳信道奇异值大小排列顺序相反,进而提出了一种简化的信道配对方法.仿真结果表明,简化的信道配对和迭代功率分配算法性能均接近最优.本文所提出的重传预编码与已有的预编码相比,能获得明显性能提升.     

SIMO线阵列雷达对三维复杂目标电磁散射的仿真与立体重构

提出单输入多输出（SIMO,single input and multiple output）频率步进线阵列下视雷达对一复杂电大三维体目标的电磁散射数值模拟、成像、及其几何特征重构.下视聚束模式的线阵列频率步进雷达SIMO运动合成二维平面孔径,获取包含幅度与相位的散射矩阵;用双向射线解析跟踪方法（BART,bidirectional analytic ray tracing method）,数值模拟计算双站极化散射矩阵.通过距离徙动算法（RMA,range migration algorithm）获得三维分辨图像,实现三维目标几何特征的重构.计算个例给出了粗糙地面上坦克目标模型的散射、成像与重构.同时,又采用FEKO软件的物理光学（PO,physical optics）计算简单体目标散射场及其成像重构作为验证与比较,论证了本理论方法可行与准确高效的良好性能.     

离散多参数分数Fourier变换

分数Fourier变换是传统Fourier变换的推广,在光学、信号处理、信息安全等许多研究领域都有广泛的应用,而简明有效的离散化数值计算方法是其得以广泛应用的关键.多参数分数Fourier变换(MPFRFT)是分数Fourier变换的一种广义形式,包含已知的分数Fourier变换作为特例,可为分数Fourier变换的理论研究和应用提供便利.文中详细阐述离散多参数分数Fourier变换(DMPFRFT)的定义和离散化计算方法,并给出二维多参数分数Fourier变换(2D-MPFRFT)和二维离散多参数分数Fourier变换(2D-DMPFRFT)等概念.最后作为应用,提出一种基于2D-DMPFRFT的数据图像加密方法,数值仿真结果验证了所提出加密方法的有效性和安全性.     

基于闭环控制的自主交会多目标最优轨迹设计

对闭环控制条件下的自主交会多目标最优轨迹设计方法进行了研究.基于相对动力学方程,建立了以仅测角为测量参数的相对导航模型;根据线性协方差分析方法,对追踪器在仅测角条件下的相对导航及相对运动轨迹控制偏差进行了分析,并以此为基础,建立了评价自主交会轨迹鲁棒性的指标.采用NSGA-II多目标遗传算法,对考虑燃料消耗和轨迹鲁棒性的多目标最优自主交会轨迹设计问题进行了求解.最后,通过MonteCarlo打靶仿真验证了协方差分析结果的正确性,并对Pareto可行解集中的相对位置鲁棒性最优解进行了仿真验证.     

基于免疫果蝇混合优化算法的多配送中心选址问题研究

针对具有NP难性质的多配送中心选址问题,利用果蝇优化算法,对免疫算法进行了优化,提出将果蝇优化算法与免疫算法相结合的免疫果蝇混合优化算法。通过与传统免疫算法的matlab仿真结果对比,使用免疫果蝇混合优化算法解决多配送中心选址问题能够快速收敛于全局最优解并优化选址模型,为解决多配送中心选址问题提供了一种新途径。     

基于MAPC-RISR的MIMO雷达距离——角度二维超分辨率成像算法

MIMO雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具实时性和高分辨率的特点,为了充分发挥MIMO雷达在成像方面的优势,提出一种高分辨率的MIMO雷达成像算法.首先将MIMO雷达成像过程分为距离向脉冲压缩和方位向聚焦成像两个过程,采用多波形自适应脉冲压缩技术(MAPC)实现距离向脉冲压缩和发射波形分离,然后在MIMO雷达虚拟阵列端利用超分辨率空间谱估计方法(RISR)进行方位向聚焦成像,得到了观测区域的距离—角度二维高分辨率的成像结果.理论分析表明,与已有的MIMO雷达自适应成像算法相比,所提方法降低了算法复杂度,提高了运算效率.仿真实验验证了所提MIMO雷达成像算法的有效性与优越性.     

基于最优小波包分解的图像隐写通用检测

基于图像最优小波包分解,提出了一类具有较高检测正确率的信息隐写通用型检测方法.首先基于Shannon熵计算信息代价函数,对图像进行最优小波包分解,并从分解得到的子带系数以及图像像素中提取直方图特征函数多阶绝对矩作为特征,然后对提取的特征进行预处理并设计BP神经网络分类器进行分类.针对不同的背景和应用环境,文中给出了3种不同的检测算法.针对LSB、PMK、LTSB、Jsteg、F5及JPHide等典型隐写算法的实验表明:此方法相比现有的典型通用检测方法,正确检测率提高约6.4%～15.4%,且具有更好的通用性,并可为设计基于最优小波包分解的模式识别和分类算法提供参考.     

基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割

提出了一种多纹理图像的无监督分割方法. 此方法应用两层的随机场模型对需要分割的图像进行建模. 第一层用Markov随机场(MRF)模型表示一个不可观测的区域图像, 第二层用“滤波器, 随机场和最大熵(FRAME)”模型表示覆盖每一个区域的纹理图像, 与传统的分层Markov随机场(HMRF)模型相比较, FRAME模型可以取较大的邻域系, 从而对更加复杂的图案式样进行建模. 根据Bayes定理, 分割问题被转化成一个最大后验(MAP)估计问题. 迭代条件模型(ICM)算法用来求解最大后验估计. 提出一个基于局部熵率的算法来简化MRF参数的估计, FRAME模型的参数用最大期望(EM)算法估计. 最后, 使用一些合成的和真实的图像分别来做实验, 实验结果表明该方法能有效地分割含有复杂纹理的图像, 并且对噪声有一定的鲁棒性.     

基于D-S理论的分布交互式多传感器联合概率数据互联算法

为了解决杂波环境下利用分布式多传感器系统跟踪多机动目标的问题，提出了一种分布交互式多传感器联合概率数据互联算法,该算法对每个传感器应用交互式联合概率数据互联法滤波，并将模型概率、状态估计等滤波结果送至融合中心．融合中心首先对各目标进行航迹相关判别并应用D-S证据理论对不同传感器关于同一目标的各模型概率进行融合，然后依此模型概率计算各目标状态估计并反馈至各传感器．最后给出了该算法的分析，仿真结果表明本算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题．     

线性多密钥共享体制

利用单调张成方案研究线性多密钥共享体制, 建立计算单调布尔函数的单调张成方案与实现多存取结构的线性多密钥共享体制之间的对应关系, 提出最优线性多密钥共享体制的概念, 并证明了几类线性多密钥共享体制是最优的.     

开放环境中基于自适应分布控制的群体机器人多目标搜索方法

多目标搜索问题是群体机器人一个重要的研究方向.现有工作多集中在带边界空间内的多目标搜索问题,而在开放环境中,探索机制会导致群体分散性过强而减弱探索能力.本文通过引入自适应扩散回归策略,在带有假目标的开放环境中,提出了具有高鲁棒性和适应性的群体机器人多目标搜索算法.文中首先从初始状态和处理假目标两方面对现有的主流群体机器人多目标搜索算法进行优化;基于机器人分布控制,本文对自适应群体机器人粒子群优化算法进行优化,提出基于自适应分布控制的群体机器人粒子群优化算法;其次,基于概率有限状态机搜索算法(PFSMS)对开放环境中的多目标搜索算法进行进一步的探索,本文以搜索时间为切入点,在PFSMS原有三种状态的基础上,添加回归状态作为附加状态,提出了基于自适应分布控制的概率有限状态机搜索算法(DPFSMS).当智能体的探索时间超过阈值时,智能体的速度由回归分量和扩散/搜索分量构成. DPFSMS算法给出了在无边界开放环境中的搜索策略,通过限制群体的扩散速度来自适应地调整智能体在无适应度值区域的运动随机性.最后,本文将DPFSMS算法与现有方法进行了对比,在对比实验中DPFSMS算法取得了目前最好的效...     

P_MOEA：一种多目标决策辅助遗传算法用于服务组合QoS优化

在服务组合场景下,SLA约束下的服务组合优选是实现服务质量管理的重要基础之一．服务组合优选既是一个组合优化问题同时也是多目标决策问题,需要高效的算法以支持大规模的候选组合方案集合,同时也需要有效的评价模型来明确定义候选方案的优劣程度,从而为决策者提供支持．现有的服务组合优选方法多基于两种模型定义其优化目标：线性效用函数和Pareto最优．前者需要量化权重配置以定义效用函数,但是对于用户来说精确的量化权重配置是一个非常困难的任务,特别是在涉及到的QoS维度较多时;后者无需权重配置,将Pareto最优的skyline集合作为优化结果返回给用户,然而skyline集合的规模是不可控的,最优结果集的规模会随着问题的规模增大而显著增大,过大的最优结果集显然难以为决策者提供有效参考,针对上述传统方法的不足,在本文中,我们将PROMETHEE方法弓I入服务组合优选问题,结合Pareto和PROMETHEE两种评价模型,将skyline集合基础上的Top—kPROMETHEE最优方案作为优化目标,提出并实现了一个高效的遗传算法：P—MOEA．算法可以针对大规模问题,高效地返回Top—kPROMETHEE最优组合方案集合,从而为进一步的决策提供有效的参考．我们实验验证了算法的效率和有效性．     

基于自主运动状态估计及信息交互的多移动机器人协作定位

主要研究了未知动态环境中多移动机器人利用环境信息交互完成协作定位的问题.考虑移动机器人自身运行状态对协作定位的影响,提出基于自主运动状态估计的协作定位周期自适应选择算法.为避免机器人相互直接观测需要配备特定标识的局限,并充分利用处于同一场景中多机器人观测信息的可交互性,论文提出基于MbICP算法的多机器人观测信息交互方法,同时利用扩展Kalman滤波实现多机器人变速运行中的协作定位.通过应用于Pioneer3-DX机器人平台所获得的协作定位实验结果及数据分析,验证了所提方法的有效性和实用性.     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

基于二通道不可分小波的多光谱图像融合

提出了一种伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道不可分小波滤波器组的构造方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中．设计出多组不可分4×4小波滤波器组,并提出了一种基于该类小波的多光谱图像融合算法．利用所设计滤波器分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作多尺度小波分解,选取参数对分解后的低频分量进行调节融合．实验结果表明,该方法能较好地保持多光谱信息和高分辨率信息,其保持光谱信息的能力和保持高分辨率信息的能力比基于张量积离散小波帧变换（DWFT）的融合方法和基于改进的IHS变换的融合方法都强,当t值较大时,融合结果图像含有较丰富的光谱信息．与基于4个通道小波的图像融合方法相比,该方法可节约一半的运算量．     

基于下肢保护的保险杠结构参数多目标优化

参考国家标准,建立了下肢冲击器对汽车试验的有限元和多刚体模型,验证了两种模型仿真结果的一致性。在下肢冲击器对汽车试验的多刚体仿真模型中,选取保险杠结构参数作为设计变量,以膝部弯曲角度、膝部剪切位移、小腿上端加速度三个损伤指标值最小为优化目标,利用基于pareto最优的多目标遗传算法进行了优化设计,并对保险杠结构参数进行了灵敏度分析。仿真结果表明,保险杠离地高度对下肢损伤影响最大,由优化所得到的该组结构参数对下肢有较好的保护效果。