基于适应度评价扩展自适应遗传算法的门级电路进化设计

针对遗传算法适应度评价阶段指定输出单元容易丢失潜在解的问题,该文提出了一种基于适应度评价扩展的电路进化设计方法.该方法将每个逻辑单元的输出都视为一个潜在的解处理,得到一个最优适应度评价值,避免了潜在解的丢失,有效地提高了自适应遗传算法的性能.通过多种电路的进化设计实验比较了该文方法与传统自适应遗传算法设计的性能,结果表明,该文方法具有收敛速度快、迭代次数少、获得最优解成功概率高的优点.     

基于递归最大信噪比准则的雷达自适应距离旁瓣抑制

针对脉冲压缩雷达强目标距离旁瓣掩盖弱目标的问题,提出了一种基于递归信噪比准则的旁瓣抑制算法.该算法利用递归函数得到的目标信息作为下一次计算的先验信息来自适应地实现距离旁瓣抑制.该文推导了算法原理,提出了实现步骤,并进行了算法优化.理论和仿真结果表明:在高、低信噪比条件下对单个目标的提取,在高信噪比条件下对单个和多个相邻运动目标提取时,该算法的旁瓣抑制效果优于基于最小均方误差准则的自适应算法,并且具有稳健性好的特点.     

粗心的懒羊羊

正一个阳光明媚的日子里,羊村的小羊们相约下午2时在村口集合,到村外去钓鱼。午饭后,懒羊羊一看手表,呀,表停了,于是他拿着表对着客厅里的1时的钟面对好了时间。觉得时间还早,就美美地睡了个午觉。当他醒来时,看了看手表,觉得很奇怪:"咦?刚刚睡觉前手表调到了1时整,怎么睡了一觉之后现在时针还指着1,分针还指着12呢?"     

任意分布冲击噪声背景下基于ESPRIT的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下的传统波达方向(DOA)估计算法性能下降的问题,该文提出一种适用于任意分布冲击噪声的无穷范数归一化旋转不变子空间(Inf-ESPRIT)算法.该方法首先对阵列接收的快拍数据进行无穷范数归一化处理,然后对伪协方差矩阵进行特征分析,利用ESPRIT算法实现DOA的估计.与传统的基于分数低阶矩的方法相比,该算法具有以下优势:适用于多种不同分布的冲击噪声环境,无需已知冲击噪声特征指数的先验信息或估计值,可以获得更好的估计性能.计算机仿真实验证明了所提算法的有效性.     

冲击噪声背景下归一化广义旁瓣相消器

针对冲击噪声背景下常规波束形成算法性能下降的问题,该文提出一种归一化广义旁瓣相消器(N-GSC)算法,该算法适用于任意未知统计特性的代数拖尾冲击噪声环境。算法通过对输入信号进行无穷范数归一化,使信号的二阶统计量存在且有界,再进行维纳滤波,提高了波束形成在冲击噪声背景下的性能。进行了4种冲击噪声背景下的仿真实验。仿真结果表明,与传统的GSC算法和基于分数低阶矩的GSC算法相比,N-GSC算法计算简单,无需噪声特征指数的先验信息或估计,适用于任意分布的冲击噪声环境,具有更强的干扰抑制能力。