基于多层等值面的电磁环境三维可视化研究

电磁环境三维可视化是目前虚拟战场环境中亟待解决的问题之一,提出多层等值面的方法来表现三维电磁环境。数据生成采用了Longley Rice电波传播模型,该模型考虑地形遮挡以及大气影响,计算生成了用频设备的三维空间电磁波强度值。为了直观表现电磁波强度在空间中的分布范围,采用多层Marching Tetrahedra(MT)等值面的方法,表现了多个不同强度大小的电磁环境分布,解决了面绘制方法在对体数据内部数据细节表现不够的缺陷。为了提高电磁环境的可视化性能,充分利用现在图形处理器(graphic processing unit, GPU)的通用计算能力,实现了硬件加速多层等值面一起提取输出的方法,降低CPU计算负荷,加快了等值面提取速度。最后实现了一个可实时交互的电磁环境三维可视化系统,实验结果表明该方法表现了用频设备在虚拟战场环境中的三维电磁态势,对于用频设备选址和无线通信规划都有一定的辅助作用。     

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。     

残缺互补判断矩阵排序方法

在残缺互补判断矩阵的加性一致性概念的基础上,首先对其他两种残缺互补判断矩阵排序方法进行改进,然后提出了残缺互补判断矩阵的最小方差法和二次规划法,为解决残缺互补判断矩阵排序问题提供了新的途径。理论分析和数值结果均表明:这些排序方法具有简洁、有效,且易于计算器或计算机上实施等优点。     

必经点最短路径问题模型及相应遗传算法研究

根据军事运输在路径寻优方面的特殊需求,将必经点最短路径问题分为三类,建立各类问题的数学模型.以分类保序最短路径为例,设计相应的改进遗传算法.该遗传算法构造了独特的适应度函数,使包含较多必经点的染色体能够优先被选择进入下一代种群.通过节点保序算子的引入,保证相关节点之间存在特定的先后次序,并提出一种新的引入必经点变异算子,提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种适用于SINS动基座初始对准的新算法

在运载体运动情况下,提出了一种适用于捷联惯导系统(SINS)初始对准的新算法,该算法以惯性空间为过渡参考基准,即建立了初始时刻惯性坐标系(i₀系)和初始时刻捷联惯组惯性坐标系(i_b0系)两个惯性坐标系。将捷联惯组坐标系(b系)与导航坐标系(n系)之间的初始对准姿态矩阵的实现分解为三步骤:(1)通过地理位置和初始对准时间求解i₀系至n系的变换矩阵;(2)通过惯导比力方程变形,引入测速仪速度辅助,求解从i_b0系至i₀系的常值变换矩阵;(3)使用姿态更新算法实时计算b相对于i_b0系的变换矩阵。最后,载车运动环境下的初始对准试验结果表明航向角对准精度达到了0.1°(1σ)。     

准循环LDPC好码设计

现有准循环(QC)LDPC码的设计未考虑避免短环问题与校验矩阵的行相关问题.第一个问题使准循环LDPC码的误码率性能远低于随机LDPC码,第二个问题使得构造生成矩阵非常困难.为解决第一个问题,提出避免短环的准循环LDPC码的设计约束条件,根据四、六环检验结果调整校验矩阵中循环子矩阵的维数和移位因子.为解决第二个问题,提出一种不规则准循环LDPC码的设计方法,该方法将校验矩阵中的特定位置的子矩阵用零矩阵和循环矩阵置换,获得一非奇异方阵,用于构造生成矩阵.虽然在校验矩阵中采用双对角线子矩阵可解决校验矩阵的行相关问题,但是会产生低码重的码字,导致误码率性能不能随码长增加而提高.计算机仿真结果表明,设计的准循环LDPC码具有良好的误码率性能.     

UWB通信系统中的窄带干扰检测算法研究

针对改进的多带并发UWB通信系统的干扰检测算法和干扰抑制性能进行了分析.鉴于传统多带UWB调制方案的不足,对改进的多带并发UWB通信系统进行了数学分析和描述.在此基础上,提出了一种新的低采样率的共存干扰检测算法——并发子带干扰检测算法,并对该算法进行了数学分析和系统仿真.分析和仿真结果表明,该算法可在信号帧速率的采样量级上,完成对共存窄带干扰的有效检测,并与多带并发UWB系统的干扰抑制处理相结合,可对共存干扰进行有效抑制,明显改善共存UWB系统的误码率性能.     

基于BFM算法的空间有形目标识别方法

为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法.方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进行检测和识别目标.仿真实验表明,该方法对有形目标,特别是对具有复杂边缘的空间有形目标有较好的识别效果.     

Vertical handoff algorithm in heterogeneous networks to maximize system benefit

A new vertical handoff decision algorithm is proposed to maximize the system benefit in heterogeneous wireless networks which comprise cellular networks and wireless local area networks (WLANs). Firstly the block probability, the drop probability and the number of users in the heterogeneous networks are calculated in the channel-guard call admission method, and a function of the system benefit which is based on the new call arrival rate and the handoff call arrival rate is proposed. Then the optimal radius of WLAN is obtained by using simulation annealing (SA) method to maximize the benefit. All the nodes should handoff from cellular network to WLAN if they enter WLAN’s scope and handoff fromWLAN to cellular network if they leave the scope. Finally, the algorithm in different new call arrival rates and handoff call arrival rates is analyzed and results show that it can achieve good effects.     

贝叶斯网络推理的一种高精度仿真算法

简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法.在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差.从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验.结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法.