DNA计算与软计算

最近,DNA计算引起了人们的广泛兴趣,尤其是DNA计算与软计算的集成.本文较系统地介绍了与DNA计算相关的生物学知识、主要生物操作,给出了DNA计算模型及其算法实现,探讨了DNA计算与进化计算、模糊控制、神经网络和人工免疫系统进行集成的概念与方法.     

卫星耦合运动姿态对星载SAR多普勒参数的影响

为给SAR成像过程的运动补偿提供依据 ,通过建立卫星姿态的运动学方程和姿态的动力学方程 ,离散后获得卫星的姿态变化规律 ,进而分析卫星三姿态 (俯仰、横滚、偏航 )对星载SAR的Doppler参数的影响。最后得出卫星姿态运动对星载SAR的多普勒参数影响的仿真结果 ,从普遍意义上得出了卫星的姿态对星载SAR成像时的影响。     

被动雷达导引头多脉冲辐射源的角度分辨与跟踪

讨论了被动雷达导引头主波束内存在多脉冲辐射源时对多辐射源进行角度分辨并跟踪某一辐射源的方法。首先利用聚类分析法实现多辐射源角度分辨 ,然后利用主波束角度压缩方法实现单一辐射源跟踪。计算机仿真结果表明 :在中等密度脉冲辐射源环境下 ,采用聚类分析和主波束角度压缩相结合的方法可较好地实现导引头主波束内多脉冲辐射源的角度分辨与单一辐射源跟踪     

SAR图像中内波参数提取方法研究

海洋内波在星载SAR图像上表现为明显的亮、暗带 ,通过SAR图像分析可以提取其波长和传播方向参数。小波分析在频域和空域具有局部细化特性 ,在内波信号分析有很大的优势。在预处理阶段 ,二维小波分析软阈值方法可对图像进行噪声滤除。小波变换能量分布法与小波变换极大模值法估计内波波长各有特点 ,小波变换极大模值法估计波长精度较高。选用小波变换极大模值法对SAR图像剖视图进行分析 ,估计内波波长 ,并利用Radon变换方法检测内波的方向 ,取得了良好的结果     

一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

通过在Hopfield神经网络模型 (HNN)中引入非线性自反馈项 ,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型。该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索 ,进而进行类似HNN的梯度搜索。由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性 ,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力。两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性     

比相单脉冲雷达目标角闪烁建模与仿真

探讨了复杂目标的多点模型建模问题,给出了采用相位梯度法计算模型进行角闪烁仿真的结果,并与比相单脉冲雷达的真实测角偏差进行了比较,指出比相单脉冲雷达所测角同角闪烁存在区别,通过分析二者之间的联系,提出用比相单脉冲雷达和、差通道回波计算角闪烁的方法。     

基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构

提出了一种基于改进相关邻域模型的SAR图像RCS重构滤波器,特别对高分辨率的SAR图像具有很好的去斑效果。本算法虽然是一种RCS重构算法,但是通过采用非线性积累的方法,可明确地把图像划分为阴影、背景和目标区,直接达到SAR图像目标检测的结果。本算法在平滑图像的同时,克服了多视平滑降低图像分辨率的固有缺陷,并且能较好地保持图像的边缘信息,能极大地提高后续SAR图像解释的效率。     

非正侧面阵的近程STAP

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,非正侧面阵也是其中的一个重要方面。由距离变化引起的地杂波脊的非平稳性是非正侧面阵STAP在近距性能下降的主要原因。利用扩展样本矩阵求逆(ESMI)