一种改进的CIC抽取滤波器设计

针对软件无线电系统中CIC抽取滤波器的应用需要,提出一种改进CIC抽取滤波器的设计方法。该方法通过引入COSINE滤波器和采用非递归并行结构,有效的解决了传统滤波器在旁瓣抑制性能和增益方面的不足,提高了滤波器的旁瓣抑制比,输出噪声较小。改进的CIC抽取滤波器不需要乘法器,所以硬件实现简单,稳定性高。最后通过仿真证明了该方法的有效性。     

基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。     

基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

考虑BOM的FMS生产线能力规划问题

针对印刷装配板(Printed Wiring Board, PWB)的制造过程,建立了一个基于多种需求状态的多计划期多种产品类的能力规划模型.该模型考虑了机器的柔性、产品类的BOM(Bill of Materials)约束(物料需求约束)以及进行生产能力调整的风险.考虑该模型是一个大规模的混和整数规划问题,无法用一般的数学软件直接进行求解,提出了一种求解近似最优解的方法,首先应用启发式算法减少装配线能力调整决策变量的搜索空间,然后应用遗传算法进行搜索.最后通过实例分析验证了该方法的可行性及其在管理学上的意义.     

基于偶图匹配和禁忌搜索的排课新算法

针对目前高校的特点,提出一种偶图匹配和禁忌搜索相结合的排课新算法.将排课五要素恰当地绑定封装成课元和课栈两个向量,并以二维权值矩阵描述课元和课栈之间的关联权重,按照重权优先的原则并根据正确性原则进行约简,获得课元和课栈之间的匹配偶图.在此基础上,引入禁忌搜索算法,以排课的完备性原则、合理性原则和人性化原则的加权和为目标函数,以随机二维权值矩阵生成的匹配偶图为初始解,对二维权值矩阵进行扰动构成搜索邻域,以生成的匹配偶图为禁忌对象,采用全局藐视准则,获得最优的排课方案.给出典型算例验证提出的方法,结果表明了其可行性,并且具有考虑因素多和计算效率高的特点.     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

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。     

Novel cued search strategy based on information gain for phased array radar

A search strategy based on the maximal information gain principle is presented for the cued search of phased array radars. First, the method for the determination of the cued search region, arrangement of beam positions, and the calculation of the prior probability distribution of each beam position is discussed. And then, two search algorithms based on information gain are proposed using Shannon entropy and Kullback-Leibler entropy, respectively. With the proposed strategy, the information gain of each beam position is predicted before the radar detection, and the observation is made in the beam position with the maximal information gain. Compared with the conventional method of sequential search and confirm search, simulation results show that the proposed search strategy can distinctly improve the search performance and save radar time resources with the same given detection probability.     

基于改进RPCA的连铸过程数据可靠性研究

连铸过程数据的可靠性是连铸二冷动态控制系统成功应用的前提。针对正常连铸冷却过程慢时变、非稳态和多输入多输出特性,提出了基于改进递归主元分析方法监控连铸二冷配水过程数据的可靠性,这其中包括了用于建模的协方差阵、主元和两种报警控制限的递归更新,并通过小波除噪消除样本数据的噪声和奇异点。现场数据仿真结果表明应用此方法进行连铸过程监控可以明显减少误报的发生。     

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。