跳频抗干扰通信系统中LDPC码的编码优化设计

为进一步提升低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)编码跳频通信系统抗干扰能力,提出一种对抗部分频带干扰样式的LDPC编码构造方法。首先针对不同干扰因子参数优化了LDPC码字在干扰环境下的度分布序列,然后通过基于渐进边增长和近似环外信息算法构造基矩阵,最后采用改进部分分割移位系数矩阵扩展得到校验矩阵,并结合不等差错保护特性应用到信息位的干扰保护上。该构造方法兼顾优化的度分布和准循环结构。仿真结果表明,所构造的码字性能良好,相同条件下,抗干扰性能优于现行主流类型码字的抗干扰性能。     

改进萤火虫算法及其收敛性分析

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。     

基于景观特征评估的乡村绿道选线及优化研究

引入景观特征评估方法用以指导乡村绿道建设,探讨适用于乡村绿道建设前的场地景观特征评估过程,并提出评估结果在乡村绿道网络选线与乡村绿道景观优化两方面的应用路径.同时,选取杭嘉湖平原腹地崇福镇为研究样本,实例分析基于景观特征评估的乡村绿道选线及优化方法,以期从区域空间角度为解决中国乡村绿道建设同质化问题提供借鉴.     

一种基于多策略的改进黏菌算法

针对黏菌算法(slime mould algorithm, SMA)搜索效率低和陷入局部最优的问题,本文提出一种多策略改进黏菌算法。首先,通过Tent映射反向学习策略求得较优种群作为初始种群,提高算法收敛速度;其次,黏菌通过自适应权值策略和扰动策略更新位置,调整算法勘探能力和开发能力,避免陷入早熟并提高收敛速度;最后,与PSO、WOA、GWO、SMA等4种算法和相关改进SMA算法相比,对CEC测试函数的寻优结果表明：本文改进算法的搜索效率和避免陷入局部最优能力较强,算法能在较短时间内找到全局最优值,对测试函数的收敛速度和收敛精度均有不同程度提高。     

PMI中的证书路径处理机制的优化

在EPMI中,证书路径的处理包含属性证书路径处理及各属性证书相对应的公钥证书路径的处理。其中证书路径构造尤为复杂和耗时,路径验证算法也没有考虑顺序,缺乏相应性能分析,阻碍了PMI的应用推广。提出一种优化的路径处理方案．给出了实现的流程图和算法,并进行了性能分析。     

不确定性故障下无人机末端配送

针对物流无人机的配送问题,综合考虑无人机故障、分段电池能耗和飞行可靠性等影响因素构建不确定故障下的无人机配送模型;采用蚁群算法对模型求解,最后运用标准算例场景进行测试。结果表明：在考虑无人机不确定故障场景下,最小需求损失提供的配送方案平均配送成本增加2.77%,可靠性提高7.04%～10.47%;最小综合成本提供的配送方案平均配送成本增加0.81%,可靠性提高2.2%～8.88%。前者所提供配送方案更可靠,但对应成本增加比例相对较大,后者综合考虑成本和损失,以较小的成本代价提高配送网络可靠性。     

基于改进贝叶斯方法的基因调控网络构建

为了研究基因之间的复杂调控关系,使用贝叶斯网络模型来构建基因调控网络,针对以往单一贝叶斯网络模型结构学习算法精度低的问题,提出一种结合信息论构建初始网络并在该网络上进行评分搜索的基因调控网络学习方法,使用最大信息系数筛选有较高关联性的节点构建初始网络以提高解的质量,在评分搜索中使用禁忌搜索和BDe评分训练生成最终网络。之后在一组单细胞的蛋白质因果表达网络数据和大肠杆菌表达网络数据上进行构建基因调控网络实验,并在不同数据量,不同性能指标上与其他网络构建算法进行对比。实验结果表明,构建方法在不同规模的数据集上的有效性和准确率优于用于对比的其他算法。     

非对称代数Riccati方程的一类不精确迭代解法

研究了非对称代数Riccati方程的数值解法.不动点迭代法是求解非对称代数Riccati方程的一类经典算法,然而不动点迭代法在每步迭代中都需要求解一个Sylvester方程,因此运算量比较大.本文对一类不动点迭代法进行了改进,提出了不精确迭代法以求解方程,该方法在外层迭代中使用不动点迭代法,而在内层迭代求解Sylvester方程时使用了Smith算法,进而减少了运算量.理论分析和数值实验表明,本文所提的方法是可行的,而且与基本的不动点迭代法相比,也是较为有效的.     

基于改进EM算法的混凝土泵车数据治理

针对混凝土泵车远程监控中存在数据缺失的问题,提出一种基于随机期望最大化算法的缺失数据治理算法,通过将马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)与随机变量相结合改进期望最大化(EM)算法.首先,在期望步中,在MCMC矩阵中采样生成缺失值,并将该值代入进行随机近似模拟以更新估计值.然后,在最大化步中,通过反复迭代得到最大化估计值作...