编队反导资源调度问题分析

为了发挥编队反导资源的作战效能,提高整体作战能力,可将编队反导资源进行统一调度使用。借鉴柔性工作调度的思路,结合反导资源作战使用的实际情况,建立了编队反导资源调度模型,然后运用混合粒子群算法进行求解。调度模型不但可以确定对每枚反舰导弹抗击的次序,而且还可以确定抗击的开始和结束时间。混合粒子群算法编码简单,操作性强。仿真实例表明,调度模型合理有效,算法收敛速度快、迭代次数少。     

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.     

研究称暗物质粒子撞击人体或引发突变

据美国国家地理网站报道,根据几项暗物质探测项目获得的数据进行计算的结果显示,平均大约1分钟就会有一颗暗物质粒子击中人体。     

基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化

在引力搜索算法（GSA）基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法（IGSA）,并将其应用到励磁控制系统PID参数优化．IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力．定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略．将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性．     

环境噪声抑制的红外接近传感器设计

分析红外接近传感器的工作原理,针对红外接近传感器容易受到环境噪声影响而发生检测错误的问题,提出一种高效的环境噪声抑制方法．该方法通过光学镀膜滤波和基于时序控制的数字模拟混合减法电路,分步滤除环境噪声,达到准确接近检测目标的目的．设计了相关传感器电路,可以在太阳光或灯光光照度低于4000lx,温度低于85℃的环境下,实现25cm范围内的物体接近程度的准确测定．在相同工艺下,通过Spec-tre进行仿真,结果表明：该传感器在给定的噪声环境中工作与无环境噪声的理想情况相比,最大误差不超过1％．所设计电路已在0．35μm3VCMOS工艺下投片验证,结果满足设计指标．     

存在定时偏移的UFMC系统信号与干扰分析

通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）接收机接收到的信号到达时间与预期到达时间不一致时,会产生定时偏移（timing offset,TO）,引入符号间干扰（inter symbol interference,ISI）,从而破坏子载波正交性造成通信质量下降。为了分析TO对UFMC系统的影响,本文研究存在TO的UFMC系统信号和干扰分析,推导其数学表达式,数值计算并分析对比不同波形滤波器长度与不同定时偏移下的信干比（signal to interference ratio,SIR）,仿真对比不同情形的误符号率（symbol error rate,SER）。结果表明,定时偏移数值与信号干扰强度呈正向相关,滤波器长度与系统SER数值呈反向相关。     

PSO与PCA融合优化核极限学习机说话人识别算法仿真

基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)说话人识别研究基础上,通过主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对MFCC进行降维优化、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对KELM初始输入参数进行优化开展基于PSO和PCA融合优化KELM说话人识别算法研究。改进后的算法在MATLAB平台上仿真通过,并与MATLAB语音工具箱提供的神经网络和支持向量机说话人识别算法做了性能对比分析。仿真研究结果表明:通过PSO和PCA融合优化改进的KELM,初始输入参数可以任意确定并且不需要迭代更新,并能有效克服因初始权重随机确定导致的性能不稳定,进一步提高分类匹配和运算速度,具有很好的推广应用价值。     

基于深度信念网络模型的多目标优化

为降低炼焦能耗,提高焦炭产量和质量,准确建立生产目标模型,提出基于深度信念网络模型的多目标优化研究方案。根据现场专家经验及生产现状确定能耗和产量为生产目标,对采集的炼焦数据进行处理和相关性分析,分别建立能耗和产量的深度信念网络模型及质量径向基神经网络模型,并且采用差分扰动的粒子群多目标优化算法进行集气管压力设定值优化,通过仿真研究验证了该方案的可行性。实验表明,该方案能准确地挖掘数据间的复杂特性,建立精准的目标模型,并得出最佳的集气管压力设定值,使炼焦能耗降低并且产量提高,可以为实际生产提供理论指导。     

基于WIFI的室内机器人新型定位算法

随着移动终端的飞速发展,对于位置的服务需求越来越方便,WIFI由于在室内传输距离远、使用方便等优点而被研究者广泛应用于实现室内定位功能中。为了提高室内定位准确度,论文采用WKNN算法与改进粒子群算法相结合的混合定位算法,首先应用高斯滤波算法对WIFI采集的原始数据进行预处理,离线构建完整的指纹数据库;然后采用WKNN算法得到待定位点的估计位置;最后应用改进粒子群算法,实现对待定位点的精确定位。经过实验测试证明,所采用的混合定位算法比传统的位置指纹算法在定位精度上有显著的提高。     

滤波多音调制在LTE链路中的性能研究

对5G候选波形滤波器组多载波中的滤波多音调制(filtered multi-tone,FMT)在LTE(long term evolution)链路中的性能进行研究,分析其作为新的物理层多载波调制方案的可行性。从滤波器组的角度出发,首先对FMT的基本结构进行分析,然后基于DFT滤波器组推导出FMT的有效实现结构,最后在LTE链路中对FMT调制技术的性能进行仿真分析并与当前的正交频分复用技术作对比。结果表明,在实际的LTE链路信道模型中,FMT的误码率和可达比特率均优于OFDM,从而验证了FMT调制方案的可靠性和有效性,这说明FMT可以应用于未来无线通信的物理层调制技术中。