基于可变位置区的动态位置管理算法

针对当前基于静态位置区的位置管理算法不能根据用户的呼叫和运动模式调整位置区大小的缺点,提出了动态位置区管理算法,它可以根据用户的运动速度和呼叫到达率动态优化位置区的大小。基于二维六边形多级位置区蜂窝网络结构以及液体流动运动模型假设,分别给出动态位置区算法和基于运动的动态位置区算法的优化位置区大小。理论分析和数值仿真结果表明,所提算法比静态位置区算法节省了大量的系统资源。     

信号波形已知条件下多目标直接定位性能分析及其改进算法

相比传统"测向+位置估计"两步定位体制,以Weiss和Amar提出的目标直接定位技术具有精度高、分辨能力强等优点,并且便于利用信号波形信息.该文首先针对Weiss和Amar提出的信号波形已知条件下的多目标直接定位算法（称为Weiss-Amar算法）进行理论性能分析,证明了其参数估计的渐近一致性,推导了其参数估计的渐近方差,并指出当不同目标信号波形相关时会对算法性能产生较大影响.针对这一缺点,文中提出了信号波形已知条件下的改进型多目标直接定位算法,与Weiss-Amar算法不同的是,改进算法对全部目标的位置参数进行协同估计,并且通过交替投影迭代进行数值优化,能显著提高对相关信号的定位精度.最后文中推导了信号波形已知条件下多目标位置直接估计方差的克拉美罗界.仿真实验验证了文中理论分析的有效性和改进算法的优越性.     

时频空域混叠脉冲串辐射源信号直接定位算法

当既定侦察区域存在多个数目未知且信号参数相似的脉冲串辐射源信号时,采用经典的多目标定位算法和直接定位算法(DPD)均无法对多个辐射源信号进行精确定位.该文提出了一种基于位置信息累积的脉冲串直接定位算法(L-DPD).算法采用多个运动侦察站对固定目标辐射源进行信号接收,充分利用脉冲串信号的位置信息并联合各脉冲的时延、频移...     

基于杂波的收发分置MIMO雷达阵列位置误差联合校正方法

针对收发分置多输入多输出(MIMO)雷达发射端和接收端均存在位置误差的问题,该文提出一种基于杂波回波的收发阵列位置误差联合校正方法。该方法以最小化杂波回波数据的重构均方误差为准则,在杂波散射系数l1范数稀疏约束下,利用双迭代与凸优化方法对杂波散射系数和阵列位置误差参数进行联合优化求解,最终完成了对收发阵列位置误差的同时估计与校正。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

模块化可重构服务机器人群的任务规划

对模块化可重构服务机器人群在医院中应用所产生的任务规划问题进行了分析和建模,提炼出一个多目标、多约束的多维组合优化问题.设计了改进二进制蜜蜂算法(IBBA)进行组合方案寻优.作为一种启发式群智能优化算法,其特点在于:(1)全局搜索和局部搜索的功能划分明确且并行实施;(2)在基本算法框架中融入了组合方案的表示与进化方法、多目标处理方法、约束处理方法等要素;(3)在算法原型的基础上改进了局部搜索策略.针对一个实际算例进行了优化计算,算法在可行性、稳定性、计算结果质量、计算效率、单目标优化等方面取得了较好表现,并从算法机制中得到了合理解释.扩展了模块化可重构机器人的研究范畴,为多目标、多约束的多维组合优化问题提出了通用的建模方法和优化算法.     

基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法

针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法（PHD-TBD）存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。     

多中继放大转发协作通信中的功率分配和中继位置联合优化

文章研究了多中继放大转发协作分集系统中的功率分配和中继位置联合优化问题。利用信道的统计状态信息,在总功率一定的条件下,以最大化系统的信道容量为目标,推导了多中继和选择中继两种模型下基于高信噪比近似的联合优化算法的闭式解。理论分析和仿真验证表明,提出的算法大大提高了传统的等功率分配方案下系统的性能。     

基于合作模型的协同免疫多目标优化算法

本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分,然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS,在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明,CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好,尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题,性能尤为突出.     

捕控指令电视制导导弹发射位置优化

针对捕控指令电视制导导弹发射位置优化问题, 提出了一种多威胁条件下逐步缩小优化空间的优化方法。首先, 分析了发射位置约束, 建立了导弹作战空域静态、动态威胁模型; 其次, 提出了发射位置优化指标且建立了优化模型; 最后, 在粒子群算法的基础上, 进行了数值仿真。仿真结果充分验证了优化方法和模型的有效性, 具有一定的实战应用价值, 对导弹的作战使用规划具有重要意义。     

基于一种优化的KNN算法在室内定位中的应用研究

根据位置指纹室内定位算法的理念,提出了一种旨在减小计算量的定位方法,并将此方法应用于KNN算法中。以KNN算法为例,理论上分析了其计算量优化的情况,并在此优化算法的基础上,通过仿真比较了K的取值、AP节点的位置及数量对定位精度的影响。结果表明该算法不但能够保证位置指纹室内定位的精度,而且还能有效的减小定位过程中的计算量。该方法同样可以推广到其他位置指纹定位算法中,能在理论上解决位置指纹定位算法的计算量问题。     

运动目标检测与特征提取算法的多层次并行优化

针对监控视频中运动目标实时特征提取的需求,在目标检测与特征提取串行算法的基础上,提出了基于OpenMP和多核CPU平台的三层并行优化算法。首先,在算法顶层,将串行算法抽象为两个模块组成的流水线,提出了流水线并行优化算法和相应的缓存管理策略;接着,在算法中层,考虑到特征提取模块中各子模块的功能独立性,设计了功能划分并行优化算法;最后,在算法底层,利用纹理特征提取模块的数据独立性,提出了数据划分并行优化算法。实验结果表明,该三层双模块并行优化算法在四核CPU平台上获得了接近Amdahl极限的加速比,基本实现了实际监控视频中运动目标检测与特征提取的实时处理。该多层次多模块并行优化方法普遍适用于串行算法在多核平台上进行并行优化的分析。     

基于近邻传播聚类的多扩展目标量测集划分算法

针对杂波环境下多扩展目标量测集难以划分,且时间代价高的问题,该文引入近邻传播聚类技术,提出一种新的多扩展目标量测集划分算法.该算法先采用密度分析技术对量测集进行预处理,滤除部分杂波量测,然后引入近邻传播聚类技术,通过量测间的相互竞争,初步确定扩展目标的数目和质心位置,然后通过扩展目标PHD滤波方法估计目标数目和状态.该方法可有效避免量测集聚类过程中扩展目标质心初始化的干扰,能够准确地划分杂波环境下多扩展目标量测集.与传统的距离划分,K-means++划分方法相比,所提算法能够自适应地确定目标数目,降低时间成本,提高多扩展目标的跟踪性能.      

基于TDOAs与FDOAs的多信号源及感知节点联合定位算法

感知节点存在位置误差与速度误差的情况下,本文采用信号到达时间差(TDOAs)与到达频率差(FDOAs)信息,针对多信号源被动定位与感知节点进行位置及速度的同步优化问题进行了研究.在Sun和Ho前期工作中,只对多个不相关信号源进行了定位,并没有同时给出感知节点位置及速度的优化解,在很多实际应用中,对多个信号源进行被动定位的同时需要对感知节点的位置及速度信息进行优化;本文所提出的算法对前期算法进行了提升,被定位信号源与感知节点的位置及速度可同时较好地达到克拉美罗下界(CRLB);计算机仿真对本文理论推导进行了验证.     

一种新的天线阵列位置误差校正算法

天线阵元的位置误差会影响天线阵元所接收到信号的相位.基于特征值分解的波达方向算法对信号的相位误差非常敏感,因此有必要对阵元的位置误差所带来的接收信号相位误差进行校正.提出了一种基于噪声子空间的最优化算法能有效的校正直线阵列的位置误差.与原方法相比,该算法的优化参数仅为原来的一半,提高了梯度优化算法的收敛速度.数值计算结果表明该算法是有效的.     

求解多目标优化问题的若干算法概述

文章首先给出了多目标优化的数学模型,回顾了多目标优化的基本概念。其次,简要总结了多目标优化问题的传统方法和进化算法,其中对进化算法为遗传算法的求解方法进行了详细阐述,分析了传统方法和进化算法的优缺点。最后,对多目标优化领域的热点问题进行展望。     

一种基于窄带信号多普勒频率测量的运动目标直接定位方法

相比于常规的两步定位方法,目标直接定位方法具有更高的定位精度,但现有的直接定位方法主要是针对静止目标所提出的,并具有较大的运算量.本文提出了一种针对匀速运动目标的多普勒频率直接定位方法.文中首先基于最大似然准则推导了直接估计目标初始位置和运动速度的优化模型,针对该优化模型是以矩阵特征值的形式给出而难以数值求解的问题,提出了一种基于矩阵特征值扰动定理的Newton型迭代算法,该算法可以避免多维参数网格搜索所导致的庞大运算量.此外,文中还推导了关于目标初始位置、运动速度以及运动航迹估计的克拉美罗界的闭式表达式.数值实验表明新方法的目标位置估计方差可以达到克拉美罗界,并且具有较少的运算量.     

基于粒子群算法的分布式MIMO系统圆形小区天线位置优化研究

本文研究分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统圆形小区基站侧天线端口的位置优化问题.论文首先建立了包含小尺度Nakagami衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型,然后在收发端皆配置多根天线、移动台于小区内具任意概率分布、发射和接收端分别实施选择性传输和最大比合并方案下,在高信噪比条件下推导出圆形小区下行平均遍历容量的近似闭型表达式;随后通过对小区进行相应的区域预划分,采用粒子群算法而非传统遗传算法以快速搜索当前区域内天线端口的最佳位置,并最终根据小区天线端口位置的整体搜索结果确定天线优化布局.仿真结果表明,本文所推导的平均遍历容量近似表达式能较好地反映分布式MIMO系统性能,且所采用的基于粒子群算法的小区最优天线端口位置搜索结果也能较好地接近理论最佳位置.     

系统误差下异地配置的雷达和电子支援测量航迹关联

针对系统误差下异地配置的雷达和ESM航迹关联问题,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先,基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;接着,在此基础上采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM航迹关联的检测概率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法可较好地完成对多目标的航迹关联。     

基于形状特征的红外目标检测方法

针对红外地面固定目标无直接可用基准图,目标边缘模糊,不利于目标识别检测等问题,提出一种新的基于形状特征的红外目标检测方法。首先在依据红外图像形状特征的基础上,引入图像的灰度形态学梯度,扩展对比度、增长图像边缘特征;其次进行多子区划分,并设计像素相似性计算,有效地结合了像素点的灰度信息以及空间位置;最后在考虑实时图中非真实边缘影响时,加入了Canny算子检测边缘,分离目标与背景,在红外实时图中检测出所需的目标。实验结果表明,本文所提算法检测率能达到80%以上,与直方图检测方法、Hausdorff算法、Nprod算法相比,分别平均提高了近10%,11%,20%,算法花费时间缩短2/3。对于红外固定目标,该方法具有检测率高、速度快、精度高等优点。     

基于遗传算法的无向图多划分优化

文章描述了无向图多划分的优化问题,提出了一个基于遗传算法的图的多划分优化方法.该方法针对无向图多划分的特点,分别对适应度函数、遗传操作算子以及参数选取等方面进行了改进.实际研究结果表明该算法实现了无向图多划分优化的目的.