基于批生产的逐段式车间作业调度算法

探讨了离散作业型（Job shop）车间中的作业调度的分阶段模型，并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法，通过对一个实际车间作业调度仿真比较，此算法运算速度比最短加工时间（SPT）和最少工作量剩余（LWR）算法快，其调度结果在实际作业车间具有可执行性。     

捷联惯导系统的圆锥误差补偿算法研究

非互易向量的确定与补偿是影响高动态、恶劣振动环境下捷联惯性导航系统姿态矩阵计算的重要问题。为了补偿由此引起的圆锥误差，本文对一些传统算法进行了分析和研究。由于以往各种算法一般都需要输入信息为角度信息，但对于高动态、恶劣振动环境，角速度信息更有工程意义，所以针对输入信息为角速度的情形，提出了一类新的姿态算法，通过对比传统的算法，新算法在同样计算量、存储量的情况下有较优的性能，算法的精度较传统的算法高。另外，对新的姿态算法进行了误差分析．为其参数选择提供了选择标准，有工程实用价值。     

雷达的目标识别技术

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明，采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时，将使识别的目标信息更精确，从而能更早地形成稳定的航迹，达到对目标的准确识别。     

基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。     

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。     

基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划

针对BINN算法所得路径存在无必要连续转折的问题,提出了基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划。使用迭代法从目标点开始向周围计算神经元活性值,将BINN算法环境建模微分方程离散化。基于环境的活性值分布,采用梯度上升算法生成路径,识别路径中具有一定特征的连续转折部分并做平滑。当直接平滑所得路径上存在障碍物时,将可平滑的部分分割为两段,分别做平滑,以避开障碍物。仿真结果表明,平滑BINN算法生成的路径转折较少,更有利于移动机器人的控制。     

基于RCS观测序列的空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于RCS观测序列的空间目标识别算法.该算法首先对空间目标的低分辨雷达RCS观测序列进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别空间目标.应用四类空间目标的实测数据进行了仿真实验,取得了比较好的识别效果.     

最佳STAP的FFT共轭梯度法

提出了一种解决最佳空时自适应处理问题的快速共轭梯度迭代算法。可以用FFT实现该方法，办法是利用具有干扰协方差矩阵托普利兹块（BTTB）结构的块托普利兹矩阵。因此与对矩阵求逆的方法相比显著降低了计算的复杂性。为了说明上述方法的有效性，本文给出了计算机仿真结果。