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在无线传感器网络能量异构环境下对低功耗自适应的分簇算法(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)与稳定选举协议(Stable Election Protocol,SEP)算法进行了分析,针对其存在的不足提出了一种改进的方案。在簇头选举过程中提高了剩余能量高、距离基站较近节点当选为簇头的概率,同时对当选为簇头的节点设定能量阈值,避免能量过低的节点当选为簇头。仿真结果表明,改进后的算法较好地均衡了网络中节点的能量消耗,有效地提高了网络中能量的利用效率,并且极大地延长了网络正常工作的生命周期。 相似文献
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距离向多孔径SAR模式是一种高分辨率的宽测绘带成像模式。反解运算和成像处理是距离向多孔径成像算法的两个部分,两者合理配合使用是实现多孔径模式高精度成像的关键。该文给出了一种采用变尺度傅里叶变换( SCaled FT, SCFT,)算法来实现成像处理并与反解运算结合的多孔径成像算法。与已有的处理算法比较,该算法在不显著增加计算复杂度的条件下可获得较高的成像质量。文中最后给出了仿真结果。 相似文献
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一种应用在多孔径宽测绘带SAR中的CS算法 总被引:1,自引:1,他引:0
多孔径接收宽测绘带SAR方法是一种较先进的高精度宽测绘带SAR成像方法。这种方法要求先对距离向信号压缩然后用反解矩阵求出各个测绘带的信号,然后再进行方位向聚焦。RD算法应用在这种成像方法比较方便,但是在星载SAR成像中大多用精度较高、运算量较小的CS算法。CS算法要求先进行方位向FFT而不是距离向压缩,所以不能直接应用在这种成像方法中。该文提出了一种基于CS算法的多孔径成像算法,可以很方便应用于多孔径接收宽测绘带SAR,并进行了计算量和误差分析,给出了仿真结果。仿真结果证实了本文所述方法的有效性。 相似文献
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如何提高时域有限差分算法(FDTD)的运算效率一直是FDTD数值运算研究的核心问题之一。针对近年来图形处理器(GPU)运算能力的高速增长及GPU通用运算概念提出的背景,对GPU加速FDTD运算的潜力与研究现状进行了总结,并对GPU加速FDTD运算的并行实现原理进行了阐述,通过将其与其他典型硬件加速方式进行比较,指出了GPU加速具有低成本易于开发移植等特点。通过GPU加速FDTD的实例运算,初步验证了GPU运算的可行性与高速性,证实了GPU加速运算FDTD运算存在广阔应用的前景,并对现有问题进行了总结。 相似文献
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实际雷达目标散射中心有别于理想散射中心,具有复杂的方位特性,其散射幅度和位置随雷达观测角度改变而变化.文中基于不同类型散射中心的方位特性,提出了一种简单有效的大角度成像数据复杂度缩减方法.通过分析和预估各散射中心的有效观测角度范围,仅选择有效观测范围之内的散射场数据用于后续成像.该方法可以实现利用较少观测角下的散射回波数据获得与大角度成像结果相同的图像特征.数值结果证实,弹头目标的数据压缩率可达到45%以上,飞机目标的压缩率则达到80%以上.本文的研究结果对于雷达成像仿真、雷达图像解译等具有参考意义. 相似文献
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基于欠定盲分离的多目标微多普勒特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
连续波雷达多目标回波中多种微多普勒特征分离问题采用独立成分分析方法实现,该方法在使用中存在较大局限性,要求待分离的微多普勒特征之间必须是统计独立的,且仅局限于恰定和超定的方程组求解问题。然而,在多目标雷达观测场景下,雷达接收的混叠回波的个数通常少于目标的个数,各目标的微多普勒特征可能存在相关性。为此,提出了一种基于欠定盲分离的多目标回波微多普勒特征分离方法。该方法可以从少数原始混叠回波中分离出多个目标的微多普勒特征,对待分离的微多普勒特征限制性弱。通过数值仿真,证实了该方法的可行性。 相似文献
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区域分解算法(domain decomposition method,DDM)是实现大规模电磁散射问题求解的有效途径,其易于并行,与非共形技术结合后,可进一步降低实际应用中目标建模与网格划分的难度,近年来在计算电磁领域引起广泛关注.本文介绍了电磁计算领域有限元法(finite element method,FEM)和积分方程法区域分解技术的研究进展,以及它们在合元极技术中的应用.最后,对区域分解合元极技术当前仍然存在的挑战和未来发展方向进行了讨论. 相似文献
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近年来,严峻的空天安全问题致使卫星的电磁散射特性分析与控制倍受关注.典型卫星主要由主体、太阳翼和多用途天线等部件组成,呈现多尺度的几何特性,给电磁建模技术带来了挑战.面向卫星的电磁散射特性分析,本文采用不连续伽辽金区域分解积分方程(discontinuous Galerkin domain decomposition method of integral equation,DG-DDM-IE)方法构建准确且灵活的计算模型,并基于以往对角区域块(diagonal domain block,DDB)预条件和稀疏近似逆(sparse approximate inverse,SAI)预条件的数值性能研究结果,针对多尺度情况提出一种经济高效的混合型预条件以提高DG-DDM-IE方法的计算能力.复杂多尺度卫星目标数值实验证明,该DG-DDM-IE方法在消耗较少内存的条件下仍保证良好的收敛性和可扩展性. 相似文献