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.     

集装箱倒箱问题的启发式算法研究

为降低集装箱堆场的倒箱率,对翻倒箱落箱位置的确定问题进行了研究,提出了一种启发式算法H及其改进算法IH。利用仿真实验将所提出的两种启发式算法与最优解及已有启发式算法OH进行了比较,结果表明,提出的两种启发式算法在解的效果和稳定性上均明显优于算法OH,其中改进算法IH相对算法H又有进一步的提高。     

基于解析振速的ESPRIT算法

基于声矢量传感器在二维平面波入射时的输出信息,提出了其"解析振速"的输出模型,将目标的方位信息蕴含在输出信号的相位之中,并由此得到了矢量阵的输出模型.当ESPRIT算法应用于矢量阵时,由于矢量阵的内禀属性,旋转矩阵不再与阵型和信号的频率有关,只与目标方位信息有关,从而能够实现任意阵型全空间的无模糊测向.理论分析和仿真表明:本算法无需先验已知阵型;单声矢量传感器也可以应用ESPRIT算法,且此时其性能逼近克拉美-罗界.湖试表明本算法是有效的.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.     

Multiple targets vector miss distance measurement accuracy based on 2-D assignment algorithms

An extension of 2-D assignment approach is proposed for measurement-to-target association for improving multiple targets vector miss distance measurement accuracy. When the multiple targets move so closely, the measurements can not be fully resolved due to finite resolution. The proposed method adopts an auction algorithm to compute the feasible measurement-to-target assignment with unresolved measurements for solving this 2-D assignment problem. Computer simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of this method.     

基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

一种基于匹配滤波的空时分组码译码方法

空时分组码译码采用直接法构造判决统计量。两副发射天线、一副接收天线的空时分组码系统的判决统计量还有另外一种构造方法——匹配滤波法。将匹配滤波法进一步推广到多维空时分组码系统,给出了匹配滤波器的构造方法,并在SPW平台上对这种方法进行了仿真。分析和仿真结果表明:提出的增强匹配滤波法易于实现,适用于多维空时分组码系统,其误码性能与直接法相同。     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

基于二维几何特征的微地形快速识别算法

为满足水下超声波准确、实时探测海底微地形的需要,研制出一种摆动式单波束探测系统.该系统在探测实验过程中,因出现高程奇异值而造成数字"伪"地形产生,由此提出一种基于二维几何特征的水平、斜坡和凹凸不平三种微地形模式的快速识别算法.该算法建立在现代统计分析与模糊聚类的理论基础上,具有准确性高、实时性好以及抗干扰能力强等优点;并由物理模拟实验证明,利用该算法能有效消除高程奇异值的影响,识别出来的微地形模式准确可靠,为下一步快速重构逼真的数字微地形提供了保障,能够应用于真实的海底微地形探测.