基于蚁群和粒子群的混合光网络路由优化算法

基于蚁群算法和粒子群算法的特性,提出解决光网络路由问题的混合算法。研究了将粒子群算法生成的信息素作为蚁群算法的初始解,然后利用蚁群算法寻找更优解,再由粒子群算法进行变异、交叉操作,得到了"三阶段"的混合算法。仿真结果表明,在解决光网络路由问题时,混合算法比其他几种优化算法效果较好。     

自适应阵列天线中应用Kalman补偿算法的探讨

为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时,由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵列天线性能的损失,本文引入Kalman补偿算法,即自适应Kalman渐消记忆滤波算法及自适应Kalman参量识别滤波算法,获得了有益的结果。最后在上述两种算法的基础上,导出了一种新的算法,该算法具有上述两种算法的优点。     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法。为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群。结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性。算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在后期时能够加速种群收敛到最优解。基于标准测试函数的实验研究结果表明,提出的改进算法与标准人工搜索群算法,及其改进算法进行对比,在收敛速度和收敛精度上都有明显提高,整体上提升了该算法的性能。     

一种新的整周模糊度快速求解算法

快速求解整周模糊度是利用GPS载波相位进行精确相对定位的关键技术.基于LAMBDA算法和FASF算法,提出了一种新的整周模糊度快速求解算法.该算法充分结合LAMBDA算法和FASF算法的优点,首先运用LAMBDA算法中的空间变换的思想,然后利用FASF算法的模糊度搜索技术,提高了模糊度求解效率.通过对1 km左右基线的相对定位实验表明:算法利用几个历元的数据可以正确地求解模糊度,使基线精度达到亚厘米级.     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

基3FFT与FHT的新算法

本文首先提出了适合于N=3~m的按频率抽取快速Fourier变换(DIF FFT)与按时间抽取快速Fourier变换(DIT FFT)的新算法,分别导出了算法的一般公式,给出了信号流图,分析了计算复杂性。对于实序列的FFT算法也相应作了探讨,然后按照类似的方式提出了适合于N=3~m的按频率抽取快速Hartley变换(DIF FHT)与按时间抽取快速Hartley变换(DIT FHT)的新算法。最后将本文提出的基3FFT算法、基3FHT算法与其他基3算法进行了比较。结果表明,新算法不仅所需运算量少,优于其他基3算法,而且可进行原位计算,结构简单规则,易用硬件或软件实现。本文算法扩展了FFT算法与FHT算法的可适用范围。     

人工鱼群算法研究综述

针对近年来人工鱼群算法的文献进行了总结和研究。首先介绍了鱼群算法的基本计算原理;随后,分析了鱼群算法的部分参数对于算法寻优结果的影响,并介绍了鱼群算法的相关改进方法和部分应用成果,指出了鱼群算法未来的改进与研究方向。     

树自动机超最小化

提出一种新的树自动机超最小化算法,该算法将确定的树自动机转换为确定的有限自动机,再根据确定的有限自动机划分f-等价类方法及状态合并算法,对转换后的自动机进行超最小化,得到最终具有有限差异的确定的树自动机。通过采用实例算法证实:该算法与现有的确定的树自动机超最小化算法相比,具有过程简单、效率高等优点,是一种高效易用的算法。     

基于量子搜索和高斯变异的MOEA/D算法

在实际应用中,尤其是在研究大规模决策空间的优化问题时,MOEA/D算法容易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种基于量子搜索和高斯变异的MOEA/D算法。引入环境迁移模型,将两者进行并联,并且与原算法进行串联,利用量子搜索来提升算法的全局搜索能力,采用高斯变异位置更新方法保证算法的局部搜索能力。同时为了避免算法在迭代后期陷入"早熟"危险,提出了基于邻居位置的量子搜索,通过改变吸引点的生成方式,来加强量子搜索在迭代后期的局部搜索能力。结果表明:改进后的MOEA/D算法与原算法相比,提升了算法的搜索能力,也保证了算法的收敛能力。     

基于单代号网络的银行家算法

通过对银行家算法的分析,提出单代号网络的进程安全状态序列的改进算法-基于单代号网络的银行家算法,并通过具体的示例实现此算法。     

天线选择算法在MIMO系统中的应用比较

介绍了最佳选择、相关性选择和快速选择三种天线选择算法,并将三种算法在信道容量上进行了比较。结果表明,在信道状态、天线数量相同的前提下,三种算法相对于随机选择算法明显增加了MIMO系统容量,其中相关性选择算法在其算法复杂度上体现出的优越性更体现了其实用价值。     

一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用

通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法).该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构.最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.     

LLE算法的模态识别及影响因素研究

局部线性嵌入算法(LLE)是一种实现对高维数据降维的流形学习算法,可基于结构响应数据进行模态参数识别,算法的噪声敏感度和稳定性对参数识别精度具有重要影响。本文以一块复合材料板为研究对象,利用LLE算法对其振动响应数据进行降维处理从而实现模态识别,重点分析了该算法的噪声敏感度和其在不同采样频率下的流形特征稳定性,同时利用模态置信准则(MAC)衡量LLE算法提取得到的振型与有限元振型的相关性。结果表明,利用LLE算法识别的模态参数具有较高的精度,且LLE算法具有较强的抗噪声干扰能力,采样频率对LLE算法的影响与采样定理相一致。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

仿真系统中被动式时间同步算法的实现

随着仿真技术的发展,新的仿真系统对系统内部的时间同步性能有了更高的要求．旧的主动式时间同步算法由于精度差,越来越不能满足仿真系统的要求．本文在分析传统的主动式时间同步算法基础上,探讨了一种新的适用于仿真系统网络环境的被动式时间同步算法．该算法比传统的被动式算法精度更高,但算法和原理更简单,更适合仿真系统的网络环境．     

终端区及场面多点定位中TSOA与TDOA算法性能分析

首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和（Time sum of arrival, TSOA）算法的定位性能要比到达时间差（Time difference of arrival, TDOA）算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。     

快速乘除算法及其应用

本文提出了一种同时进行乘法和除法而不增加迭代次数的复合算法(乘除算法)。把SRT除法技术应用到乘除算法中,在选择商时,避免了部分被除数和除数的全精度比较。本文详细地分析了乘除算法,并讨论了该算法在RSA公钥保密系统中的应用。     

锥运动环境下旋转矢量的三子样二次迭代优化算法

文章推导了三子样二次迭代捷联惯导姿态更新算法,提出了以锥误差最小为优化标准的三子样二次迭代优化算法,并对单回路的三子样、四子样,以及双同路的二子样、三子样的算法漂移进行了对比计算,发现三子样二次迭代优化算法优于其余三种算法.     

带并行机的多阶段生产系统节能调度策略

针对多阶段生产系统中并行机各自的能源消耗存在差异的问题,进行了一种混合型文化基因算法的节能调度策略研究。首先对问题域进行描述,以最小化能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种基于差分进化的文化基因混合算法求解研究问题,该算法融合了最先可获得设备规则和最小能源消耗规则,并引入贪婪算法进行局部搜索以提高算法搜索性能及收敛性能。最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效、可行的。     

LDPC码的快速联合加权比特翻转译码算法

针对低密度奇偶校验码的加权比特翻转,提出一种快速联合加权比特翻转译码算法。该算法首先以平均幅度作为校验方程,其次以可靠性比率来判断译码出错率,最后在最大迭代次数或达到了零出错率时输出结果。与WBF译码算法相比加快了LDPC码的译码速度,并且误码性能也得到明显改善。相比以平均幅度为信息节点的加权比特翻转算法和可靠性比率加权比特翻转算法,该改进型算法避免了单比特翻转算法在译码过程中产生的同一比特循环翻转现象。