简介：提出了基于云理论的云变异自适应调整粒子群（CHAPSO）算法的无人机航路规划方法。在构造适应度函数评价指标时考虑了航路规划中的航迹适飞性、航程、威胁规避和高度等约束条件；结合CHAPSO算法，有效减小了搜索空间，保持种群多样性的同时提高了收敛速度。仿真结果表明，生成的航迹可规避山体、雷达或火力单元威胁，提高了无人机的生存能力和任务完成概率。

简介：全光网络可传输超快的数据速率,但是在网络信息安全方面却提出了一系列新的挑战.本文使用Matlab工具对R.Bergman等人提出的分布式算法在基本攻击定位以及自动保护倒换和环回进行了计算机仿真,并给出了模型框图.仿真结果验证了这种算法的可行性.

简介：本文针对处于平行运动中的摄像机所拍摄的视频提出了一种有效地分割、修复方法。通过SURF算法和小波变换分割成前景图像和背景图像并融合得到全背景图像。修复前景时,在具有相似运动特征的图像中搜索最佳样本块填补破损。修复背景时,则是在修复好的全背景中采样填补破损帧的待修复区域。实验表明：本文算法能较为精准的将视频破损处修复,同时采用了全新的分割方法,不但能节省时间,还能将视频处理的更为清晰自然。

简介：基于图像进行船舶目标检测与识别时,船舶目标区域内部常出现孔洞,从而降低船舶目标检测与识别的准确率和稳定性.针对该问题,提出了一种用于二值图像的基于船舶目标区域外接矩形的内部孔洞自动填充算法.首先,寻找目标区域最小外接矩形,并进行标注;然后,引入边界限定算法对内部孔洞自动填充.该算法抗干扰能力强,不受船舶区域内部孔洞大小及数目的限制;同时,对于由船舶灰度不均导致图像分割时产生的船舶残缺具有修复作用.试验结果表明,该算法可以有效填充船舶目标区域内部孔洞,为准确提取船舶目标特征以及提高船舶目标检测与识别的准确率和稳定性提供支撑.

简介：针对小曲率半径医学器官图像表面不具有明显的特征,无法采用自由拼接,排序过程耗时严重,图像重构过程坐标失真、毛刺较多的问题。提出了一种医学图像曲面混乱区域配准方法,对小曲率半径图像三维坐标空间变换参数进行改进,在改进过程中采将坐标误差可接受程度收敛至最优值附近。摒弃传统的排序拼接思维。由后期需要融合的医学三维图像曲面分别进行小波分解及小波逆变换,重构得到高清晰医学图像三维曲面。试验结果表明：医学图像三维可视化绘制中,在不具备明显特征条件下,绘制时间缩短,融合后图像清晰度高。

简介：组网雷达中通过协方差交叉进行目标定位可以提高目标定位精度,首先从理论上对多雷达数据融合定位精度进行了误差分析,提出了一种可应用于工程实践的提高目标定位精度的算法。该算法利用多部雷达协方差交叉缩小目标定位误差,使目标定位精度得以提高。仿真数据及工程实践验证了它的正确性及合理性,在雷达组网工程中也得到良好的应用。

简介：由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性，在进行弹道测量时，回波目标在时频图中以“直线”形式出现，传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此，根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性，提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化，根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理，对比结果表明，基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。

简介：文章在碰撞二叉树算法（CT）技术的基础上提出一种用于433MHz频段下的标签防碰撞算法——改进型碰撞二叉树算法（ICT）,可以很好地对各类土地的地形分布数量等特征进行测量。该算法根据首次碰撞码字进行前缀生成和标签组区分,在标签快速识别中,对每一个标签使用了一个计数器和一个指针,用来记录阅读器的历史序列,从而使得阅读器不需要传输整个前缀序列。仿真结果表明,ICT算法在当标签ID具有类似的前缀时,表现出优于CT算法的性能。

简介：研究了多极CIC滤波器设计过程中的软件仿真和硬件实现的关键问题。推导出了任意位宽的有符号数、无符号数以及二进制补码之间转换的数学表达式，给出了用MATLAB实现的程序和滤波器仿真输出数据序列。并对利用VerilogHDL实现的多级CIC滤波器进行了数据流测试，其测试结果与算法仿真结果一致。

简介：从flash存储器的基本工作原理出发,基于flash错误模型的总结性研究,重点对Flash-march算法、March-FT算法、BF＆D算法以及Cocktail-March算法的效率进行了分析和评价,并针对不同需求的flash自测试提出了其算法选择方案。

简介：SAR图像增强技术是SAR信号处理中很重要的一门技术。SAR原始图像中除了包含模糊的目标区域和阴影区外还包含了大量的噪声。在目标识别过程中，如果先对原始SAR图像进行增强处理，在降低噪声的同时增强模糊的目标区域和阴影区，然后进行特征提取，就可以大大降低识别系统的运算量，提高识别效率。正则化方法广泛应用于图像分割、图像增强等领域。通过对两种正则化算法的比较，结合两种方法的优点，提出了一种改进的基于图像域的势函数正则化图像增强算法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验，取得了良好的效果。

简介：提出一种基于均值聚类的车牌定位算法,该算法能避免由于环境的复杂而带来的定位的不确定性。

简介：一个好的核函数能提升机器学习模型的有效性,但核函数的选择并不容易,其与问题背景密切相关,且依赖于领域知识和经验。核学习是一种通过训练数据集寻找最优核函数的机器学习方法,能通过有监督学习的方式寻找到一组基核函数的最优加权组合。考虑到训练数据集获取标签的代价,提出一种基于标签传播的半监督核学习方法,该方法能够同时利用有标签数据和无标签数据进行核学习,通过半监督学习中被广泛使用的标签传播方法结合和谐函数获得数据集统一的标签分布。在UCI数据集上对提出的算法进行性能评估,结果表明该方法是有效的。

简介：基于具有目的域的武器系统平台,以各态历经的正态随机穿越过程Z（k）的概率密度函数f（x）为基础,针对状态样本空间进行等概率分割网格化,研究了梯形和综合积分2种等概率分割网格化算法。与传统等间隔分割算法相比,等概率分割网格化算法可优化求解概率转移阵的计算量,从而提高了由概率转移阵计算推导出武器系统首发命中率。

简介：目标分配问题是导弹防御系统研究的重要课题之一。针对现代导弹防御特点探讨了该问题，建立了在各项约束条件下，以拦截成功最大化为目标的遗传模拟退火算法的目标分配模型，并给出了算法求解步骤。最后通过仿真实例验证了该算法模型的可行性和有效性。

简介：在穿墙雷达成像领域,建筑墙体会改变电磁波的传播路径和速度,引入墙体回波延迟误差,造成建筑布局图像出现墙体位置偏移,这种现象随着穿透墙体的面数增加而加剧。并且电磁波穿透墙体时的衰减会带来前后墙体图像强度差异。对此提出了一种墙体补偿算法,该算法利用Radon变换进行墙体距离向位置检测,实现在距离向上对成像区域进行划分,结合线段检测,实现在方位向上对成像区域进行划分,最终完成成像区域的精确划分,分别对各成像区域补偿墙体穿透延时和聚焦成像。XFDTD仿真数据验证了该算法能实现各成像区域和各面墙体的聚焦成像,有效地矫正了墙体位置,降低了前后墙体图像强度差异。

简介：拉格朗日（Lagrange）对偶是最优化方法中的重要理论。通过扩展AdHoc网络的效用最大化模型，分别对其“联合拥塞控制和随机接入”及“联合拥塞控制、路由和调度”两个问题进行建模，运用Lagrange对偶分解把建模后的问题转化为对应于各个不同层的子问题，通过分布的方式独立解决这些子问题不仅可以获得不同的跨层算法，而且可以最终解决全局最优化的问题。论文详细地分析了拉格朗日对偶在adhoc网络这两种跨层方法中的应用。

简介：介绍了连通支配集的基本概念，提出了一种改进型分布式连通支配集DRN算法。该算法可在一个节点u的N1（u）不能直接连通、但能通过一个编号比节点u大的节点连通时去除节点u的冗余，因而具有保留编号大的节点的支配集性质，可在不增加支配集节点数和通信开销的基础上，减少支配集节点的尺寸并保证网络的连通性。

简介：根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。

简介：针对PRI变换法面对参差PRI形式信号分选效果不佳的问题，提出了一种基于序列时延相关性的PRI变换改进算法。在PRI变换法的基础上引入脉冲序列时延自相关，通过分析定义的自相关函数产生的峰值谱线，确定参差PRI序列的骨架周期，并将分析结果引入PRI谱线图中配合分选。最终完成对所有信号的分选。该算法结构简单，既保留了PRI变换法自身抑制谐波以及分选复杂形式PRI信号的优势，又能对参差PRI序列有效地检测分选算法，仿真实验验证了算法的实用性。