非理想信道状态信息下的OFDM比特分配算法

提出一种在非理想信道状态信息条件下,以平均误比特率为目标的正交频分复用(OFDM)比特分配算法.该算法对子信道当前频率响应值进行估计,估计值经延时后反馈至发送端,并以此作为自适应比特分配的依据.仿真结果表明,当信道估计器的均方误差小于-15dB时,信道估计误差对自适应OFDM系统的性能影响不大.采用多个信道估计值来确定比特分配可以减小信道信息延时对系统性能的影响,有效提高系统性能.     

生存迁移算法

基于生物迁移的机理,提出了一种新算法--生存迁移算法.每个生物体都存在着生存极限,生存极限会随着时间不断演化,而生物体为了生存又会在空间上不断地迁移,当全部个体所在位置的生存状况都能满足生存极限时,就认为达到了最佳的生存位置.文章分析了算法的机理与过程,用其解决了四种类型的非线性最优化问题,并进行了比较分析,实验结果说明生存迁移算法具有较快的收敛性,能较好处理一些优化问题.     

舰载反导跟踪算法与模型分析

反舰导弹构成了现代舰艇的严重威胁 ,对反舰导弹精确跟踪是反导防御成功的重要前提。针对比例制导的飞航式反舰导弹弹道的特点和机动特征 ,提出了跟踪此类目标的两种新算法———基于自适应模型的算法和基于自适应交互多模型的算法。仿真实验证明 ,这两种各具特点的算法都有足够的适用性能。     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

三维瞬时极化滤波器

以高频地波雷达为背景 ,提出了三维极化滤波方法 ,此方法能够滤除二维极化滤波不能抑制的干扰 ,扩大极化滤波的干扰抑制范围。为实现实时处理和自适应快速变化的干扰 ,推导了一种瞬时极化滤波算法 ,该算法可以根据单样本建立滤波极化矢量 ,按照取样率的速度自适应干扰极化状态的变化 ,为算法的实时处理提供了可能性。     

一类模型模糊系统的模型参考自适应控制

针对一类模型可用一组模糊规则来描述的系统,提出了一种模型参考自适应控制律。根据 Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明了闭环系统是稳定收敛的。仿真例子证实了该方法的有效性。     

采用分块编码的小波图像压缩技术

研究了基于小波变换的图像压缩技术。在小波分解的基础上,结合人眼视觉系统（ＨＶＳ）特性,提出了一种分块编码的图像编码算法。该算法利用小波变换系数子带内和子带间的相关性以及小波系数的分布特点,有效地对高频子带数据进行了压缩。该方法实现简单,可达到很好的压缩效果。     

未知噪声统计的交错估计GPS导航定位算法

将未知噪声统计量的估计与信号状态估计交替进行的算法引入 Ｇ Ｐ Ｓ定位,计算机模拟结果表明效果很好。     

模拟退火自适应模糊系统学习算法及其人在故障诊断中的应用

把自适应模糊系统的学习过程解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法。     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。