跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法

针对基于知识共享的优化算法(GSK)之不足,提出一种采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法(DKGSK)。首先,个体通过自适应权重来调节其搜索,在算法前期以较大步长进行全局探索,增强了算法全局探索能力;在算法后期以较小步长进行局部搜索,提升了算法局部开发能力。其次,个体使用动态知识因子来调控其搜索步长,使搜索步长更具灵活性和随机性,提升了个体的局部搜索能力,从而增强了算法的局部开发能力。再次,个体借助列维飞行增强其跳出局部最优的能力,从而增强了算法规避陷入局部最优的能力。通过12个基准测试函数的数值实验与仿真,结果表明DKGSK的全局收敛速度和优化精度方面均得到了明显的改善,规避陷入局部最优的能力得到了增强。     

基于能量和距离的非均匀分簇路由算法

为了提高无线传感器网络的能量效率,提出一种非均匀分簇ONCH-LEACH节能算法。算法引入最优簇头数思想,改进簇头选举概率公式。在综合考虑节点能量、距离、覆盖率的基础上,改进簇头选举阈值公式。根据不同场景的需求,动态引入加权因子。数据传输阶段,提出新的数据分发机制,综合考虑数据量和节点与基站间的距离以及节点的剩余能量,根据路由代价函数选出最优中继节点进行多跳数据传输,从而降低能量消耗。仿真实验表明,所提出的算法能够有效节省网络能耗,延长网络生命周期。     

基于二维小波能量阈值的重磁数据去噪算法

研究基于能量阈值的二维小波去噪方法,提出选择小波基函数、信噪分离阶数和去噪阈值3个关键参数的方法,避免依赖经验选择参数。分别针对加性噪声和乘性噪声进行模型试验,并对部分区域的实测磁力数据进行处理。结果表明：与线性滤波器和普通二维小波去噪结果相比,所提方法去噪结果相对误差最小,能够保持异常形态不失真,有利于弱异常信号的识别。     

基于生态系统冗余结构的Type-2模糊控制器设计

本文提出了一类新的基于生态位模型的Type-2模糊控制系统,将含参数的生态位贴近度函数作为模糊规则的后件,从而构成了Type-2 Takagi-Sugeno(T-S)模糊控制模型。主要采用Lyapunov方法设计控制器,利用梯度下降法优化参数,得到参数的自适应律。建立的模糊T-S模型具有生物个体的自适应性,可以确保整个系统的稳定性,通过prey-predator生态模型验证了该类控制器的有效性。     

一种基于网络编码的速率自适应多播MAC协议

针对现有IEEE 802.11协议在无线局域网多播应用中存在可靠性差、吞吐性能不佳等诸多缺陷,提出了一种基于网络编码的速率自适应多播MAC协议RAMPNC.该协议采用网络编码组传输模型发送多播数据,使多播接收节点通过对累积的编码帧进行解码操作恢复出所需的原始数据.此外,RAMPNC利用RTS/CTS 握手信号实现信道状态信息交换,并根据多播接收节点反馈的信道信噪比估值动态调整源端的物理层发送速率.通过使用NS-2模拟器评估RAMPNC协议性能,结果显示,该协议在多播吞吐量,平均帧传输延时和帧投递率等方面获得了比已有ELBP和ARSM协议更好的性能.     

非正侧视阵列机载雷达STAP技术研究

STAP技术具有空、时间自由度,能够有效提高机载雷达的杂波抑制能力,实现动目标检测。在历经几十年的发展后STAP技术已经变得较为成熟并且逐步应用到工程实践中。通过本文的研究可知STAR算法所需要的样本数量较少并且收敛的速度更快,对于抑制非均匀杂波环境的杂波具有较好的适应性。     

多用户正交频分复用系统中的自适应分配算法

提出了一种多用户正交频分复用系统中次最优的自适应载波、比特和能量分配算法．该算法依照最优化算法的分配思想，利用各子载波的瞬时特性，在保证各个用户服务质量(QOS)较好的前提下，通过优选适合发送的时频块，并根据信道状态信息，及时调整其调制等级，达到降低总的发射功率，提高误码性能的目的．仿真实验表明，该算法具有较好的性能．     

二维灰度直方图上的距离判别分割方法

在图像的二维灰度直方图上,通过距离判别的方法得出在其上进行聚类划分的依据,即一条二次曲线．用此曲线进行分割的优点在于能考虑到二维灰度直方图上的所有像素点．理论分析和实验结果都表明,此方法较二维灰度直方图上的其它阈值分割方法优越．