导弹中制导末段的最优搜索

研究超视距导弹中制导末段利用导弹的剩余动力,自动搜索活动目标,使目标捕捉概率达到最大的最优搜索问题.给出了活动目标的位置概率分布;提出了基于活动目标位置概率分布的导弹搜索航线的规划方法;拟订了搜索系统的组成方案并对系统进行了设计;对该系统进行了仿真,验证它的活动目标的捕捉概率.     

基于传感器协同技术的雷达搜索空域研究

多传感器协同是当代先进战斗机的重要技术特征.利用数据链、电子战系统、红外搜索跟踪系统提供的目标信息引导雷达对指定空域进行小范围搜索,可以增加雷达波束目标驻留时间,提高雷达探测距离.本文给出了在外部目标信息引导下雷达搜索空域确定方法,对各种传感器的引导精度进行了分析,确定了雷达相应的搜索空域.     

基于web的日英词典自动获取技术的研究

双语词典资源对于自然语言处理研究的巨大价值已经得到越来越多的认可，尤其是在机器翻译、跨语言信息检索等方面。传统人工构建词典存在规模小、时效性差、语种不够灵活等问题，而且耗费大量的人力财力。提出了一种基于web的获取日英释义的新方法。该方法采用双向融合计算技术，首先对日语单词进行启发式搜索，在返回的网页摘要中应用基于距离和频率的方法挖掘出其候选英语单词；在第二阶段对候选英语单词进行二次搜索，并对两个阶段的结果进行融合计算来确定日英释义。     

基于自适应搜索的快速运动估计算法

在MPEG和H.263的运动估计中,全搜索(FS)效果虽好但时间开销巨大,以三步搜索法为代表的一些快速算法不仅在搜索精度方面与FS相比有较大的差距,而且搜索时间仍不能满足实际的需要.提出的基于自适应搜索的快速运动估计算法(ASA)充分利用了视频序列运动矢量在空间分布上的中心偏置特性和相邻块运动的相关性,在大幅度提高搜索效率的情况下,得到了与全搜索非常接近的搜索效果.与现有算法相比,该算法具有高效、鲁棒性强的特点.      

一种频繁复合项目集的混合求解方法

关联规则挖掘的关键在于频繁项目集的求解,为了能够在含有数值类型数据的交易数据库中快速求解含有多值的频繁项目集,拓展了含有多种数值的交易数据库定义.在此基础上,根据树的思想,建立含有交易项和交易数量的树,并结合Apriori算法和智能搜索,提出在各个较小的树枝路径中求解频繁项目集求解方法FABCTA(Fast Algorithm ByCandidate Transaction Tree and Apriori).通过采用真实数据实验对比,FABCTA效率明显优于Apriori算法.      

Galileo短时突发搜救信号载波跟踪的锁相环设计

Galileo搜救信号转发器搭载于Galileo导航卫星,能实现对全球遇险用户信号的转发,这种搜救信号具有突发、短时的特点,一般的F/PLL跟踪环无法对其进行有效的载波跟踪并完成解调。文中提出一种利用载波辅助的锁相跟踪方法,通过理论分析和MATLAB仿真可知,此锁相环能在约50m s内达到同步,可以有效地完成Galileo搜救信号的解调。     

矢量量化图像压缩方法

实现并讨论一种数字图像压缩编码方法.该方法按照LBG算法以均方误差法计算两向量之间的距离,以分裂法产生初始码书(以4×4块图像组成的256码书),以100个图像为训练样本,通过全搜索算法进行码字搜索,对64×64的灰度图像进行压缩.计算还原结果表明,该方法可以得到较高的数字图像压缩比.文章具体研究了训练样本个数与运算时...     

基于图禁忌的并行测试任务调度算法

现有算法处理强约束关系的并行测试任务调度问题具有运算时间长、寻优概率低、收敛性差等缺陷,针对这些问题提出了一种基于图禁忌的调度算法.该算法从测试任务间的约束关系人手,利用图论建立测试任务间的关系图,并结合禁忌算法实现并行测试任务的多目标优化调度.算法中将强约束关系的测试任务调度问题与无约束关系的资源配置问题进行分离,提...     

随机恒速运动目标的搜索方程及持续探测概率

根据目标位置的初始分布和速度分布,给出了随机恒速运动目标在任意时刻位置和速度分布密度函数。定义了探测函数、目标存在和探测不成功的联合概率密度函数和目标存活概率函数,建立了基于目标速度分布的搜索方程并给出了其特征迹线解。在目标初始分布和速度分布均为圆正态分布条件下,分析了搜索方程特征迹线的基本特征和持续探测发现概率积分域的形态。给出了一个以直升机吊放声纳探测潜艇为背景的持续探测发现概率的算例,算例表明,对随机恒速运动目标持续探测的发现概率,与对静止目标进行持续探测的发现概率相似,服从时间的指数规律。     

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。