基于改进EX的机动雷达误差配准算法

针对EX(Exact Method)算法的大计算量和耗时对其工程应用造成的不利影响,提出了一种改进的EX算法（MEX算法）,通过优化EX算法的算法结构,消除其存在的冗余运算,提高了实时性;为解决机动雷达情况下的误差配准问题,通过改进MEX算法以适应系统存在姿态角系统误差的特点,提出了扩展的MEX算法（EMEX算法）;把EMEX算法推广应用到多机动雷达情况下的系统误差估计中,得到了采用集中式融合结构的EMEX算法（CEMEX算法）。为验证提出算法的正确性和有效性,对算法进行蒙特卡洛仿真比较,结果表明,MEX算法在保持EX算法估计性能不变的前提下,大大减少了算法耗时,提高了EX算法的估计效率;EMEX算法能够有效地估计出机动雷达的各种系统误差;CEMEX算法能够有效地融合多部雷达量测的信息,具有良好的系统误差估计性能。     

GA-PSO组合算法模型修正

文章在遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的基础上,介绍了GA-PSO组合算法的流程和模态修正适应度函数的确定,并利用该算法对一个5层钢架结构模型进行修正,证实了该算法能有效修正模型。该算法能在前期利用GA算法进行高效全局搜索,后期利用PSO算法进行细致局部搜索,与单独使用PSO算法和GA算法相比,该组合算法修正效率和精度更高。     

粒子群算法和蚁群算法的结合及其在组合优化中的应用

文章首次提出了一种用于求解组合优化问题的PAAA算法。该算法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,先利用粒子群算法的随机性、快速性、全局性得到初始信息素分布(即粗搜索),再利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点求精确解(即细搜索)。将文中提出的算法用于经典TSP问题的求解,仿真结果表明PAAA算法兼有两种算法的优点,同时抛弃了各自的缺点。该算法在时间效率上优于蚁群算法,在求精效率上优于粒子群算法,是综合了两种算法长处的一种新的启发式算法,达到时间性能和优化性能上的双赢,获得了非常好的效果。     

一种基于FPGA的DFT算法实现的研究

DFT算法是信号处理中一种常用的算法。分析DFT算法的结构,给出用FPGA实现的设计方法,并对算法进行仿真,仿真结果证明算法设计正确,可行。     

基于改进最大期望算法迭代相位检测器的研究

近年来出现的基于最大期望(EM)迭代算法的相位同步算法具有比传统非数据辅助(NDA)相位估计算法更低的相位误差,是适合于Turbo编码系统的一种相位同步算法。然而,EM迭代算法对初值的选取比较敏感,收敛性较差。为了克服EM迭代算法收敛性较差的缺点,提出一种基于改进EM算法的Turbo编码系统迭代相位同步算法。针对EM算法的缺点,用数据辅助(DA)和NDA结合的方法得到的相位估计作为EM算法的初值。数值仿真显示,该方法具有比随机初始化EM算法更好的相位检测性能。     

基于多敏感器的卫星姿态确定算法

针对多敏感器组成的卫星姿态确定系统,采用四元数方法建立卫星姿态估计器模型,应用扩展卡尔曼滤波EKF算法进行信息融合,通过仿真算例验证此算法具有较高的精度。与此同时,在EKF算法基础上提出一种定常增益的卡尔曼滤波CGKF算法。通过数学仿真对EKF算法和CGKF算法进行比较分析,证明在一定条件下CGKF算法具有与EKF算法相当的滤波精度,并且简化后的CGKF算法在获得与EKF算法相近滤波效果的同时,还能够节约星上资源,减少计算量。     

机载合成孔径雷达ETF成像算法研究

根据传统ETF成像算法,详细推导机载斜视模式下最优聚焦函数,分析算法使用中应该满足的分块处理条件,给出算法实现流程。与传统ETF算法相比,该算法推导过程方位相位的计算不作近似截取而作准确计算,使得该算法具最优的相位精度。分块处理条件的推导为算法的实际应用提供了理论依据。点目标仿真以及原始回波数据成像结果证明该算法有效。     

Turbo码中SOVA算法和Log—MAP算法的比较

Turbo码解码器中通常使用的是最大后验概率译码算法(MAP算法)和软输出Viterbi算法(SOVA算法)[1]。文章介绍了一种Log-MAP解码器,它是以次最优的MAP算法为基础的。通过理论分析和计算机仿真,可以得到Log-MAP算法的性能要优于SOVA算法。     

卫星装配序列规划的智能优化算法研究

结合单个算法的优缺点,文章提出了一种用包含多种改进型智能优化算法的算法库(IIAL)来解决卫星装配序列规划问题的方法。算法库由算法向导和多种算法组成,算法向导可依据若干参数描述给出适合当前规划任务的最合适算法,规划人员可依据向导建议在遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法中选择相应算法进行求解。最后,用实例验证了方法的合理性。该方法可为星上设备装配序列规划提供参考。     

MWD算法和NCS算法在低频UWB SAR成像中的比较

首先,从SAR成像角度重新推导了MWD算法,新推导方法更好地阐述了MWD算法的两维分离聚焦成像原理,并使该算法在形式上能够和其它频域算法保持一致,以便于不同频域算法间的比较分析。其次,基于文中所给的MWD算法和NCS算法成像流程,研究了两种算法对低频UWB SAR的成像性能。此外,通过评估浮点运算量,对比分析了两种算法的成像效率。最后,仿真和实测数据成像结果证明了理论分析的正确性。
     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。     

低密度奇偶校验码快速收敛译码算法研究

介绍低密度奇偶校验码(LDPC码)的构造方法和置信传播译码算法,引入基于校验节点的一种快速收敛译码算法——串行译码算法。从树的深度方面分析串行译码算法的消息收敛特性,证明该算法与置信传播译码算法相比具有较好的收敛特性,且降低了译码复杂度。在加性高斯白噪声(AWGN)环境下,采用BPSK调制方式分别对串行译码算法和置信传播算法进行了计算机仿真。结果表明,串行译码算法的译码性能具有明显的改善。该算法使硬件实现变得更容易,资源占有量会降低,这就为LDPC码的工程实现提供了一种可行的方案。     

团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较

团队进步算法（TPA）是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。     

迭代伪码捕获算法的改进方法

为了解决扩频通信系统中长伪随机码的快速捕获问题,在分析现有迭代伪码捕获算法 性能的基础上,提出了该算法的改进方法,即多重迭代伪码捕获算法。给出了改进算法的迭 代流程,并与原算法进行了性能的对比分析,结果表明迭代后极大似然估计的误码率较改进 以前有了明显的降低,同时得到了多重迭代伪码捕获算法的最优算法参数。
     

基于排队论指导的K-Means聚类算法及其在TTC网络优化设计中的应用

提出了一种在K-Means算法基础上改进的聚类算法QSKM,对网络结点分组进行优化设计。我们利用排队论对网络通信中的呼叫与处理进行分析,确定最少分组数,作为K-Means聚类算法的初试K值,由此作为聚类算法的起点,对交换机数量、空间布局以及网络结点分组进行设计。通过对QSKM算法和传统K-Means算法的计算复杂度进行分析比较以及QSKM算法在北京航天飞行控制中心显示网络设计中的应用研究表明,QSKM算法是有效的,降低了传统K-Means算法的计算复杂度。在我们设计的QSKM算法中,排队论可以为K-Means聚类运算中K的初始选取提供指导,聚类算法利用网络特征对基于排队论的网络设计方法进行完善,从而得到最佳的网络分布方案。     

一种基于实数域特征值分解的前后向平滑算法

为减小算法的运算量,对常规前后向空间平滑(FBSS)算法进行改进,提出了一种基于实数域特征值分解的前后向平滑(RDFBSS)算法。算法根据前后向平滑算法协方差矩阵的中心-厄米特对称特点,通过实值化变换,使FBSS算法的特征值分解从复数域转为实数域,大幅减少了算法的运算量,且不影响解相干和统计性能,提高了实用性。仿真结果证实了算法的有效性。     

快速Max-Min公平带宽分配算法稳定性分析

高QoS的网络传输要以一个稳定的连接作为保证,这就要求资源分配算法要有良好的动态稳定性,但公平分配算法的稳定性还没有得到人们的普遍重视。鉴于Max-Min公平带宽分配方案的实现算法─渐次填充算法的收敛速度太慢,本文提出了快速Max-Min公平分配算法,该算法用多次平均值来快速逼近公平资源值,巧妙的回避了渐次填充算法步长和收敛速度间的矛盾,大大提高了收敛速度。最后,本文对该算法进行了摄动分析,并证明了该算法的稳定性。     

一种高分辨率的基于特征空间的广义波束形成算法

针对GEIB算法性能严重受到阵列空间方向分辨率的影响问题提出一种高分辨率的波束形成HRGEIB算法。HRGEIB算法的基本思想是在GEIB的基础上引入频域滤波器,将频域滤波和空域滤波有效结合,以解决上述GEIB算法存在的问题。首先描述HRGEIB算法的原理,并且证明该算法能够在频域-空域的二维空间抑制干扰信号,提高GEIB算法的性能。然后,通过大量仿真实验考察HRGEIB算法的频域-空域自适应滤波特性,最后对算法中重要的参数进行讨论并且给出选择的方法。     

一种卫星导航时间同步完好性监测算法研究

为更好地对卫星导航系统时间同步进行监测,基于Shewhart算法和CUSUM算法的特点,提出了一种Shewhart-CUSUM组合算法。改变状态转移概率,获得小于CUSUM算法的平均运行长度（ARL）。三种算法的关键性能指标ARL比较和实测数据的验证结果表明：在选择合适的参数后,组合算法能有效检测时间同步数据异常。     

星载异构计算环境下的能耗优化任务调度

针对航空航天探测等要求高可靠性、强实时性、低功耗的尖端领域,基于新型的异构多核计算平台对全迁移策略的支持,提出了能耗优化的实时任务调度算法。算法主要分为2部分:负载分配和任务调度。负载分配确定每个任务在不同的处理器集群上工作量的分配比例,并对系统的能耗进行优化。任务调度在负载分配的基础上,采用时间片划分的思想对已分配的任务进行合理调度,保证每个任务都能满足系统约束条件。将此算法与现有的SA算法和Hetero-Split算法进行对比,实验结果显示:此算法比Hetero-Split算法在寻求可行性任务调度方案方面相当,但强于SA算法;在能耗比方面,此算法比Hetero-Split算法在系统总能耗方面有大幅度的降低,降低比率约为23%～24%。