一种基于滑窗的余度指令判别算法

在对关键指令进行接收处理时,往往需要增加对该类指令的判断,防止因为人为错误行为或是外界干扰造成意外事故。比较常见的有"3"判"2"或者"5"判"3"甚至更大数量的余度指令判别法,但是这些普通的判别法在某些情况下会失效。以浮空器为应用背景,提出了一种基于滑窗的余度指令判别算法。在大量的测试用例下,算法执行成功,结论证实该算法具有一定工程应用前景。     

关系数据库二三范式判别算法

第二范式(2NF)和第三范式(3NF)在关系数据库规范化中起着重要作用.然而,所有的文献都没有给出第二、三范式的判别算法,当关系模式属性较多或数据依赖较复杂时,很难通过手算做出正确的判断.本文首先给出判别给定属性集是否键码的算法以及求给定关系模式的所有键码和所有非主属性的算法,然后在简单刻划函数依赖特征的基础上提出2NF和3NF的判别算法.这些算法与现有文献上的各种算法一起便于在计算机上编程实现,从而使关系规范化理论变成应用软件.     

一种以模拟电路测点和指标表示最优故障判别效果的决策树实现方法

描述了一种由测点和指标样本所表示的故障空间,给出了一种基于Fisher判别的故障分类决策过程。为了提高故障判别能力,提出了一种由测点和指标组合所表示的最优判别效果评价准则,并基于此,设计了相应的决策树算法。     

IBLE决策树算法在牙病案例诊断中的应用

尽管在数据挖掘中ID3算法占有非常重要的位置。但是,在应用中ID3算法存在不能够处理连续属性、计算信息增益时偏向于选取取值较多的属性等不足。为此,一种改进型决策树算法IBLE被提出,它主要是利用信息论中信道容量的概念作为对实体中选择重要特征的度量。用多个特征组合成规则的结点来判别实例,能够更有效地正确判别。将此算法应用于口腔疾病的诊断中,实验结果表明这种算法具有很强的识别能力,对牙病案例的诊断起到很好的辅助诊断作用。     

基于多维数据关联的舰载机联合目标判别技术

文章提出了一种基于多层空间侦察数据关联的舰载机联合目标判别技术,介绍了基于最小二乘的位置收敛算法和基于多维度联合的目标判别算法,分析了该技术在满足舰载机电子装备硬件条件下的可实现性。该项技术为舰载机有效利用多源战术情报、实时保障多种行动提供了一种新的思路和技术解决方案。     

基于生成对抗近端策略优化的机动策略优化算法

针对传统强化学习算法在生成空战机动策略时存在收敛效率低、专家经验利用不足的问题,研究了基于生成对抗-近端策略优化的策略生成算法。算法采用判别器-策略-价值(DAC)网络框架,在近端策略优化(PPO)算法基础上,利用专家数据和环境交互数据训练判别器网络,并反馈调节策略网络,实现了约束策略向专家策略方向优化,提高了算法收敛效率和专家经验利用率。仿真环境为基于 JSBSim开源平台的 F-16飞机空气动力学模型。仿真结高,PPO果表明,本文算法收敛效率高于算法,生成的策略模型具备较好的智能性。     

一种提升鬼影抑制性能的改进视觉背景提取算法

运动目标检测为视频帧生成指示运动目标像素的二值图,因此,正确判别待检测场景中的运动目标像素和背景像素是运动目标检测算法的主要任务。本文针对传统场景提取算法背景模型初始化导致的“鬼影”问题,提出了时域区间参考模块,该模块通过时域区间内像素的统计值生成背景参考值,在像素判别阶段利用候选前景像素与该参考值的差异进一步确定前景像素。实验结果表明,本文提出的方法对传统视觉背景提取算法性能进行了提升,对“鬼影”有较强的抑制作用,提高了检测准确度,具有较好的检测性能。     

非线性不平衡转子轴承系统周期解的预测

本文提出一种对非线性不平衡转子轴承系统周期解进行预测的新型算法,它利用系统周期解的稳态及瞬态信息,反解雅可比矩阵,实现对系统周期解的预测追踪,并利用反解得出的雅可比矩阵,求得系统周期解的Floquet乘子以判别其非线性稳定性。文中以刚性不平衡转子轴承系统为例,实现了周期解的预测追踪及非线性稳定性判别,说明了新算法的有效性。      

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.      

空基多雷达航迹抗差关联算法

基于高斯随机矢量统计特性,推导出一种适用于探测距离较远、系统误差时变、雷达上报目标不一致等复杂环境的空基多雷达航迹抗差关联算法。分解航迹距离矢量,对消系统误差矢量得出适用于3个及3个以上雷达的航迹抗差关联条件和流程。分别设置了目标密集程度、随机误差和系统误差适应性实验验证算法性能。仿真结果表明所提算法的关联准确性和复杂环境适应性相比现有的基于参照拓扑特征的航迹关联算法（RET算法）和基于距离检测的可信关联算法（confidential算法）有较大幅度的提升。     

空间多分辨率模糊目标跟踪

提出了一种新的模糊目标跟踪算法--CPDA算法。这个算法在空间多分辨率框架下应用概率数据互联算法,在粗分辨率上实现模糊目标跟踪。在不同虚警密度的模糊目标环境下,利用仿真实验分析了CPDA算法的跟踪性能,同时将其与单分辨率上的联合概率数据互联方法进行了性能比较。仿真结果表明,CPDA算法的跟踪性能在达到与单分辨率上JPDA算法同样性能的条件下,能够以较小的计算量跟踪模糊目标。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

CCSDS近地LDPC译码算法研究

针对CCSDS（空间数据系统咨询委员会）推荐的近地LDPC（低密度奇偶校验）码技术进行了研究,建立了和积译码算法、对数似然和积译码算法、最小和译码算法的数学模型,并对上述译码算法的译码复杂度和译码性能进行了仿真分析.分析结果表明,和积译码算法与对数似然和积译码算法的译码性能距离香农限1.2 dB,最小和译码算法的译码性能距离香农限1.45 dB.因此,提出基于最小和译码算法的改进算法——偏移最小和译码算法与归一化最小和译码算法,并分析了这2种译码算法的译码复杂度,同时进行了大量仿真实验.实验结果表明,当偏移因子β=0.15时,偏移最小和译码算法性能达到最优,译码性能距离香农限1.25 dB;当归一化因子α=0.741 2时,归一化译码算法的译码性能达到最优,译码性能距离香农限1.2 dB.归一化译码算法具有优异的译码性能和合理的复杂度,可以遴选作为CCSDSLDPC的译码算法用于工程实现.此外,还研究了迭代次数对译码性能的影响,结果表明,当迭代次数大于10次时,译码性能提升不再明显,故工程实现时迭代次数应设置为10次.     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于二分法的EKF SLAM算法

针对基于点特征的SLAM算法对实际环境描述运算量大的缺陷,提出了基于二分法的线特征SLAM仿真算法。通过判断机器人点到线特征直线的垂足所在位置选择不同的计算顺序,避免了直接求解带来的较大运算量。算法分析表明,该SLAM算法可以减少运算量,提高计算速度,并增强机器人的构图定位能力。基于该算法进行了仿真实验,实验结果表明,该算法有效地提高了运算速度,使得机器人可以更好地完成构图定位任务。     

基于社会模型改进粒子群算法的翼型优化设计

为了解决粒子群算法在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法优化过程中引入鱼类的聚群行为,发展了一种基于社会模型的改进粒子群算法。算法以粒子可视范围的不同用法为基础,提出了两种不同的优化策略,同时探讨了种群规模等参数对算法性能的影响,并通过函数测试结果证明了两种优化策略的有效性和不同的优化特性。将改进的优化算法应用在翼型的气动优化中,显著改善了翼型气动特性,提高了算法的全局搜索能力,取得了良好的优化效果。     

四元数最小均方误差算法及其在波束形成中的应用

 作为多维信号处理的一个重要工具,四元数代数已在各个领域有所应用。对四元数最小均方误差(QMMSE)算法进行了研究,首先推导了四元数实数形式的最小均方误差(QRMMSE)算法,进一步推导了四元数复数形式的最小均方误差(QCMMSE)算法,并且分析了两种算法的区别和计算量。最后将QMMSE算法应用到机载简化矢量传感器阵列的波束形成中,与复数长矢量最小均方误差(LVMMSE)算法相比较,QCMMSE算法的性能有所提高,计算量有所减少。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进型CFAR的SAR图像目标检测算法

针对传统的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法存在的虚警率高、实现过程繁琐、算法执行效率低等问题,提出了一种改进型的CFAR检测算法。该算法根据SAR图像的统计直方图,对可疑的目标像素进行预筛选,再用2个滑动窗口对像素进行判别。改进型的CFAR检测算法简化了原检测算法的结构,降低了检测结果的虚警率,提高了算法的计算效率,并在国际公开的雷达数据集上进行软件与DSP硬件的应用验证,测试表明该算法的有效性。     

基于核的K近邻法

将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类.为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果.