光线跟踪算法的加速技术研究
摘要：光线跟踪算法是全局光照明的经典算法,但是庞大的计算量严重制约着光线跟踪的应用。从标准的光线跟踪算法出发,分析了其核心算法及其扩展算法的优缺点。重点分析了制约光线跟踪算法研究的两大瓶颈,一是求交算法,二是采样问题。通过对现有研究的总结,深入探讨了目前关于加速求交和优化采样问题的方法对比,同时对限制光线跟踪效率的原因进行了分析。最后给出了对近些年利用光线跟踪进行全局光照明发展的思考,对未来研究热点及应用前景进行了展望。无线传感器网络中概率估计的冗余控制算法
摘要：冗余控制是WSN（无线传感器网络）的重要问题。冗余控制可以有效地提高WSN的效率和延长其生存时间。论文提出一种概率估计的冗余控制算法（PERCA）。PERCA算法根据邻居节点的个数和信号强弱,采用概率的方法来估计每个节点覆盖区域被其他节点覆盖的比例,并通过相互比较使尽量多的节点休眠。仿真实验结果表明,该算法能够以较少的前提条件和较小的计算复杂度有效灵活地控制WSN的冗余程度。Legendre多小波方法求解第一类Fredholm积分方程
摘要：根据小波分析的多分辨分析理论,构造了L2（[0,1]）上的分段Legendre多小波基函数,利用所构造的基函数提出了求解积分方程的配点法。求解过程中,对小波系数用阈值进行筛选,利用分段Legendre多小波基函数求解。以第一类Fredholm积分方程为例,表明该算法简单有效。WSN中基于MDS-MAP的分布式定位算法设计与实现
摘要：针对无线传感器网络中经典MDS-MAP算法的不足,论文中设计了一种基于经典MDS-MAP算法的分布式定位算法并予以实现。该算法主要通过节点类来实现,在节点类中定义了算法实现用到的主要变量,同时定义了算法的主要消息,给出了算法的实现方法,通过分析得出了整个算法的复杂度。理论分析和仿真实验表明,基于MDS-MAP的分布式定位算法能够实现分布式计算,提高节点的定位精度。二元传感器网络目标定位与跟踪算法研究
摘要：目标定位与跟踪是无线传感器网络的一个重要应用方向,传感器的通信带宽和能量资源有限使传统的位置测量传感器的应用受到了限制,因此二元探测传感器网络是一个很好的选择。论文主要对二元传感器网络下质心算法和递推质心算法进行了研究。计算机仿真结果表明,递推质心算法在精度与质心算法相同的情况下能够减少计算量,因此更适用于传感器网络目标定位与跟踪。基于Matlab仿真工具的隐身舰艇红外质心干扰效果评估
摘要：针对隐身舰艇红外质心干扰效果评估问题,应用Matlab仿真工具,以导弹脱靶距离为主要参考值,详细仿真分析了多种因素对干扰效果的影响,并得出了以下重要结论：红外诱饵弹发射舷角、舰艇红外辐射强度、导弹离舰艇的初始距离、导弹红外导引头视场张角、导弹速度、风向等参数对隐身舰艇红外质心干扰效果具有明显影响,而导弹比例导引系数、风速对干扰效果影响不大。基于混合蚁群算法的模糊神经网络研究与应用
摘要：油气管道腐蚀失效检测具有多因素性、复杂性、非线性和随机性等多个特点,利用精确的数学模型描述有一定的难度。论文提出了一种基于混合蚁群聚类算法的模糊神经网络的管道腐蚀失效检测方法。聚类采用与K-均值方法混合的蚁群聚类方法,将该聚类方法用于模糊神经网络构建中,建立了基于模糊神经网络的管道腐蚀失效检测模型。通过利用实际的管道腐蚀失效检测数据进行诊断应用,取得了较好的识别效果,验证了该模型及算法的有效性及可行性。一种改进的AHP算法
摘要：针对传统AHP算法的矩阵高阶时运算复杂和一致性检验与矩阵运算分开进行的不足,提出一种基于Matlab的改进算法,并给出应用实例,具有一定的应用价值。遗传算法的改进——“抖动”遗传算法
摘要：传统的遗传算法在处理一些数据量比较大的问题时常常会遇到运算效率不高的情况,这使某些迫在眉睫的问题不能得到迅速的解决。因此,论文提出＂抖动＂遗传算法,经过试验证明,其效率得到了大幅度的提升。一种基于搜索多样性的改进蚁群算法研究
摘要：传统蚁群算法是以正反馈策略进行指导,实质上这种指导有利于算法的收敛却不利于搜索的多样性。为了缩短寻优路径,论文通过提高搜索多样性提出了一种改进的蚁群算法。该算法,正反馈、逆反馈同时作用使得整个蚁群的搜索空间和搜索结果的多样性大大增加,蚁群搜索的时间大大减少。通过对TSP问题的仿真结果表明,新算法对解决复杂组合优化问题具有显著效果。素数筛选法的改进及C语言实现
摘要：素数的算法在信息学及程序设计中都有广泛的应用。论文在对埃拉托色尼（Eratosthenes）筛法进行分析的基础之上,提出了筛法的改进算法。改进筛法降低了存储需求,缩短了素数筛选的起点和终点,实践证明改进筛法在计算机复杂度方面优于埃拉托色尼筛法。系统误差对GDOP的影响分析
摘要：针对系统误差对目标定位精度的影响,从恒定系统误差与动态系统误差两个方面推导了系统误差下的目标定位精度几何稀释的计算解析式。根据推导的解析式建立了两站以及三站雷达GDOP的仿真环境,通过蒙特卡洛仿真分别对比了有无系统误差时组网雷达系统GDOP的区别。仿真显示,在假定的系统误差模型基础上,考虑系统误差时的GDOP比没有考虑系统误差时的GDOP更加精确,能够更好地在实际中辅助应用于组网雷达系统中的雷达布站。基于一致性的分布式多站纯方位目标跟踪算法
摘要：针对多站纯方位目标跟踪与定位问题,给出了一种基于一致性的分布式无迹卡尔曼滤波算法（CDUKF,Consensus-based Dis-tributed Unscented Kalman Filter）。各观测站利用本站和邻接站点信息获得目标状态的局部估计,其次利用联邦滤波器的加权原则和一致性算法,通过相邻观测站之间的局部信息交换获得目标状态的更高精度估计,并提出通过利用各站历史状态信息以改善算法的收敛速度。仿真结果表明论文所提出的算法能够实现多站纯方位被动跟踪,估计结果可接近传统集中式融合的跟踪精度。数据链和ESM融合精度的影响因素研究
摘要：为进一步提高数据链和ESM的融合精度,对数据链航迹和ESM点迹融合中传感器因素对融合精度的影响进行了研究。研究了数据链航迹和ESM点迹关联融合跟踪流程;针对ESM间断点迹的特点给出了不同状态下的处理方法;对所采用的滤波算法、时间配准算法、数据关联算法及航迹点迹融合算法分别进行了介绍。分别对数据链精度不同和ESM精度不同情况下的融合精度进行了仿真。对仿真结果进行对比分析,发现ESM信息对融合后的距离精度改善不大,但对角度精度和位置精度有一定影响：若ESM测角精度高于数据链的测角精度,则融合后的位置精度和测角精度有所提高,反之,融合后的精度反而可能会有所下降。DMCS：一种新的多分类器系统模型
摘要：论文提出了一种新的多分类器系统模型,该模型通过定义两个基本分类器实时性能指标———实时决策支持度和实时决策置信度,在多分类器系统基础上构建临时的动态子系统,然后由该子系统代替初始多分类器系统来完成融合决策。动态子多分类器系统模型是一种不同于传统动态分类器选择和分类器联合方法的新模型,其能够更有效地排除不稳定基本分类器对多分类器系统融合决策性能的影响。试验表明该模型在模式识别性能上能够获得较好的性能,鲁棒性和可靠性比基本分类器和传统多分类器系统方法更强。基于RLS-Laguerre的自适应滤波同址干扰抵消算法
摘要：针对在有限空间内多部电台同时工作所产生的同址干扰问题,提出了一种RLS-Laguerre自适应同址干扰抵消算法,充分利用了RLS算法在实际的工作环境中跟踪速度快的特点以及Laguerre滤波器结构的优点。仿真结果表明,相较于LMS及LMF/S-Laguerre算法,该算法在高斯信道及莱斯信道中具有更快的跟踪速度、更好的抵消性能和稳定性。一体化防空探测系统反隐身和反巡航导弹技术
摘要：针对现有防空系统存在的问题,提出了整合探测单元和信息处理系统的必要性。介绍了一体化防空探测系统的概念。分析了一体化防空探测系统面临的威胁目标类型。提出了一体化防空探测系统反隐身/巡航导弹目标的技术和措施。雷达航迹数据融合算法仿真系统设计与实现
摘要：推导和分析了雷达航迹数据进行数据融合的信号模型;结合实际应用情况,给出雷达航迹数据融合处理系统的结构图;基于该系统图设计构造易于计算机实现的仿真系统功能图,在Matlab仿真开发环境下编码实现该仿真系统,利用该系统可对多雷达航迹数据的数据融合算法的性能进行分析比较,最后利用该系统对简单融合算法进行仿真分析。
